Zhodnocení demografického vývoje kraje Vysočina Studie k přípravě Zdravotního plánu kraje
INSTITUT ZDRAVOTNÍ POLITIKY A EKONOMIKY Kostelec nad Černými lesy Červen 2004
www.izpe.cz
Zhodnocení demografického vývoje kraje Vysočina Studie k přípravě Zdravotního plánu kraje
Institut zdravotní politiky a ekonomiky Červen 2004
Autoři projektu:
MUDr.Petr Háva, CSc., vedoucí projektu
[email protected] prof.Ing.Vladimír Roubíček, CSc., odborná redakce
[email protected] Bc.Roman Skalický, kapitoly 1. - 4.1.1, 4.1.3 - 4.3.2, 6.
[email protected] Bc.Tomáš Murtinger, kapitoly 1.- 4.1.1, 4.1.3 - 4.3.2
[email protected] RNDr.Jaromír Běláček, CSc., kapitoly 4.1.2, 5., 6.1.1.3
[email protected] RNDr.Tomáš Fiala, CSc., kapitoly 5., 6.1.1.3
[email protected] Mgr.Radek Havel, kapitola 4.2.2.1
[email protected] Mgr. Pavlína Horáková, kapitoly 3, 4
[email protected] Technická redakce: Luděk Šišák Kamila Tomášková Ivana Daňková
© IZPE - Institut zdravotní politiky a ekonomiky Kostelec nad Černými lesy, červen 2004 2
Obsah: 1. Úvod, cíle práce ................................................................................................................... 8 2. Metodika............................................................................................................................ 14 3. Demografická analýza stavu obyvatelstva kraje Vysočina ................................................ 15 3.1 Stav a vývoj počtu obyvatel ........................................................................................................15 3.2 Věková struktura obyvatelstva kraje ..........................................................................................16 3.2.1 Důsledky stárnutí populace............................................................................................................. 20 3.3 Sociálně právní a národnostní složení kraje ...............................................................................20 3.3.1 Struktura podle rodinného stavu ..................................................................................................... 20 3.3.1.1 Sňatečnost............................................................................................................................. 22 3.3.1.2 Rozvodovost .......................................................................................................................... 24 3.3.2 Vzdělanostní struktura.................................................................................................................... 26 3.3.3 Národnostní složení........................................................................................................................ 28 3.3.4 Struktura podle náboženství ........................................................................................................... 28 3.4 Prostorová struktura obyvatelstva kraje Vysočina.....................................................................30 3.4.1 Koncentrace obyvatelstva ............................................................................................................... 30 3.4.2 Obce městského a venkovského typu.............................................................................................. 31 3.5 Ekonomická struktura obyvatelstva ...........................................................................................33 3.5.1 Ekonomická aktivita ....................................................................................................................... 33 3.5.1.1 Ekonomické postavení kraje dle vybraných ukazatelů ............................................................... 36 3.5.2 Nezaměstnanost ............................................................................................................................ 40 Závěr kapitoly 3 .................................................................................................................................43
4. Demografické zkoumání pohybu obyvatelstva (dynamika) kraje Vysočina ...................... 45 4.1 Reprodukce obyvatelstva............................................................................................................45 4.1.1 Porodnost a plodnost ..................................................................................................................... 45 4.1.2 Plodnost ČR v kontextu zemí EU ..................................................................................................... 50 4.1.2.1 Metodika a záměry ................................................................................................................. 50 4.1.2.2 Charakteristiky vývoje úhrnné plodnosti podle skupin zemí ....................................................... 51 4.1.2.3 Struktury generačních plodností podle věku matek ................................................................... 56 4.1.3 Příčiny nízké porodnosti.................................................................................................................. 59 4.1.4 Důsledky nízké porodnosti .............................................................................................................. 60 4.1.4.1 Možnosti řešení – propopulační politika a migrace .................................................................... 61 4.1.5 Potratovost.................................................................................................................................... 64 4.2 Analýza úmrtnosti v kraji ............................................................................................................66 4.2.1 Celková úmrtnost........................................................................................................................... 66 4.2.2 Střední délka života........................................................................................................................ 67 4.2.2.1 Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech .......................................... 70 4.2.3 Standardizovaná úmrtnost.............................................................................................................. 87 4.2.4 Specifická úmrtnost........................................................................................................................ 89 4.2.4.1 Zemřelí podle příčin smrti ....................................................................................................... 90 4.2.4.2 Kojenecká a novorozenecká úmrtnost...................................................................................... 94 4.3 Migrace........................................................................................................................................95 4.3.1 Migrační obrat a saldo .................................................................................................................... 96 4.3.1.1 Zahraniční migrace v krajích ................................................................................................... 98 4.3.2 Přirozený přírůstek v kraji............................................................................................................... 98 Závěr kapitoly 4 .............................................................................................................................. 100
5. Projekce obyvatelstva kraje Vysočina ............................................................................. 103 5.1 Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020 ............................................................... 104 5.1.1 Vstupní data a předpoklady .......................................................................................................... 104 5.1.2 Přehled výsledků projekce ............................................................................................................ 105 5.1.2.1 Vývoj celkového počtu obyvatelstva ...................................................................................... 106 5.1.2.2 Změny struktury obyvatelstva ............................................................................................... 106 5.1.3 Vývoj počtu narozených ............................................................................................................... 107 Závěr kapitoly 5 .............................................................................................................................. 108
3
6. Demografický vývoj kraje a jeho zdravotní a sociální souvislosti ................................... 116 6.1 Důsledky demografického vývoje kraje Vysočina pro zdravotnictví a sociální služby ............ 120 6.1.1 Senioři, zdraví a zdravotní péče .................................................................................................... 123 6.1.1.1 Zdraví a zdravotní péče u budoucích seniorů .......................................................................... 125 6.1.1.2 Trendy ve vývoji zdravotního stavu obyvatelstva .................................................................... 128 6.1.1.3 Analýza zdravotního stavu obyvatelstva ČR a kraje Vysočina ................................................... 132 6.1.2 Senioři a sociální služby................................................................................................................ 155 6.1.2.1 Sociální služby – péče o staré lidi a projekce její potřeby na Vysočině ...................................... 155 6.1.2.2 Sociální služby pro staré lidi a jejich členění ........................................................................... 159 6.1.2.3 Vybavenost sociálními službami............................................................................................. 160 6.1.2.4 Trendy v oblasti poskytování sociálních služeb ....................................................................... 161 6.1.2.5 Komunitní plánování ............................................................................................................. 162 6.1.3 Školství a vzdělávací soustava....................................................................................................... 163 6.1.3.1 Vzdělávání seniorů, celoživotní vzdělávání.............................................................................. 164 Diskuse............................................................................................................................................ 165 Závěr kapitoly 6 .............................................................................................................................. 165
7. Přílohy ............................................................................................................................. 167
Příloha č.1: Generační plodnosti vybraných zemí Evropy .............................................................................. 168 Příloha č.2: Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-muži .................................... 174 Příloha č.3 Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-ženy ..................................... 174 Příloha č.3 Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-ženy ..................................... 175 Příloha č.4 Podíly zemřelých podle příčin smrti ............................................................................................ 176 Příloha č.5 Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – muži ......................................................... 177 Příloha č.6 Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – ženy ......................................................... 179 Příloha č.7 Moduly jednotlivých úrovní sociálních služeb v péči o osoby závislé na pomoci ............................. 181 Příloha č.8: Standardizovaná úmrtnost na vybrané choroby ......................................................................... 182 Příloha č.9 Výsledky projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020....................................................... 187 Příloha č.10 Nárůst úhrnného počtu prožitých let života obyvatel Vysočiny.................................................... 214
8. Zdroje a literatura ........................................................................................................... 215 9. Oponentský posudek na studii „Zhodnocení demografického vývoje kraje Vysočina“.... 218
Seznam tabulek: Tabulka č. 1: Vývoj počtu obyvatel – střední stav (vybrané roky 1989-2003) ................................................ 15 Tabulka č. 2: Index vývoje počtu obyvatel.................................................................................................. 15 Tabulka č. 3: Průměrný věk a index stáří v krajích České republiky k 31.12.2002 .......................................... 16 Tabulka č. 4: Srovnání dle ekonomických generací, Vysočina a ČR ............................................................... 17 Tabulka č. 5: Index stáří a indexy závislosti ................................................................................................ 18 Tabulka č. 6: Podíly úplných a neúplných rodin, nejvyšší hodnoty v ČR dle okresů ........................................ 21 Tabulka č. 7: Hrubá míra sňatečnosti ve vybraných letech (počet sňatků na 1000 obyvatel střed. stavu)........ 23 Tabulka č. 8: Hrubá míra sňatečnosti, 1993-2001, kraje ČR ......................................................................... 23 Tabulka č. 9: Hrubá míra rozvodovosti ve vybraných letech (počet rozvodů na 1000 obyvatel střed. stavu) .... 24 Tabulka č. 10: Hrubá míra rozvodovosti 1993-2001, kraje ČR ........................................................................ 25 Tabulka č. 11: Obyvatelstvo 15tileté a starší podle nejvyššího ukončeného vzdělání v jednotlivých krajích k 1.3.2001 ........................................................................................................................................... 26 Tabulka č. 12: Obyvatelstvo 15tileté a starší podle nejvyššího ukončeného vzdělání a velikostních skupin obcí k 1.3.2001 ........................................................................................................................................... 27 Tabulka č. 13: Obyvatelstvo podle národnosti v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 ............................................. 28 Tabulka č. 14: Obyvatelstvo podle náboženského vyznání v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 ............................ 28 Tabulka č. 15: Obyvatelstvo podle náboženského vyznání a krajů (v %) ........................................................ 29 Tabulka č. 16: Srovnání krajů České republiky podle počtu obyvatel a hustoty zalidnění.................................. 31 Tabulka č. 17: Velikostní struktura obcí – srovnání kraje Vysočina a ČR.......................................................... 31 Tabulka č. 18: Stupeň urbanizace – vývoj podílu obyvatel v obcích s více než 5000 obyvateli .......................... 32 Tabulka č. 19: Přehled ekonomicky aktivních a neaktivních osob v kraji Vysočina............................................ 33 Tabulka č. 20: Ekonomicky aktivní podle odvětví ekonomické činnosti v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 (absolutní čísla) ........................................................................................................................................... 34 Tabulka č. 21: Ekonomicky aktivní podle odvětví ekonomické činnosti v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 (relativní čísla v %).......................................................................................................................................... 34 Tabulka č. 22: Srovnání krajů podle podílu ekonomicky aktivních obyvatel v jednotlivých odvětvích a krajích ... 35 4
Důvody neaktivity a postavení obvykle neaktivního obyvatelstva v kraji Vysočina (v tis.) ........... 35 Tabulka č. 23: Tabulka č. 24: Regionální HDP na 1 obyvatele, kraje ČR, ČR=100.................................................................. 36 Tabulka č. 25: Časové řady vybraných ukazatelů .......................................................................................... 37 Tabulka č. 26: Průměrná hrubá měsíční mzda v krajích ČR + index růstu ....................................................... 37 Tabulka č. 27: Průměrná hrubá měsíční mzda v okresech Vysočiny + index růstu ........................................... 37 Tabulka č. 28: Vývoj počtu soukromých podnikatelů na 1 000 obyvatel v okresech kraje Vysočina ................... 39 Tabulka č. 29: Doba hledání zaměstnání v kraji Vysočina – relativně v % ....................................................... 43 Tabulka č. 30: Hrubé míry porodnosti v letech 1989 – 2002 (počet živě narozených na 1000 obyvatel středního stavu v příslušném roce) .................................................................................................................................. 46 Tabulka č. 31: Indexy vývoje hrubé míry porodnosti v letech 1989 – 2002 (rok 1992=100)............................. 46 Tabulka č. 32: Míry úhrnné plodnosti v krajích ČR......................................................................................... 48 Tabulka č. 33: Úhrnná plodnost ve vybraných letech, okresy Vysočiny+vybrané evropské státy....................... 49 Tabulka č. 34: Procento plodnosti realizované do dovršení 25 let matky ......................................................... 50 Tabulka č. 35: Vývoj úhrnné plodnosti v Západní Evropě a v České a Slovenské republice ............................... 51 Tabulka č. 36: Úhrnná umělá potratovost a průměrný věk při interrupcích v krajích, 1992-93 a 2001-02 ......... 64 Tabulka č. 37: Vývoj potratovosti v letech 1989-2002 (počet potratů na 100 živě narozených dětí).................. 65 Tabulka č. 38: Vývoj hrubé míry úmrtnosti v letech 1989 - 2002 (počet zemřelých na 1000 obyv. střed. stavu) 67 Tabulka č. 39: Střední délka života při narození, kraje ČR, mezi obdobími 1991-92 a 2001-02 ......................... 68 Tabulka č. 40: Střední délka života obyvatel okresů kraje Vysočina - muži...................................................... 68 Tabulka č. 41: Střední délka života obyvatel okresů kraje Vysočina- ženy ....................................................... 68 Tabulka č. 42: Základní ukazatele úrovně úmrtnosti v České republice (pětileté průměry) ............................... 70 Tabulka č. 43: Naděje dožití při narození v okresech ČR ve vybraných statistických ukazatelích ....................... 71 Tabulka č. 44: Okresy s největším a nejmenším přírůstkem naděje dožití při narození mezi I. a IV. obdobím (v letech) ........................................................................................................................................... 74 Tabulka č. 45: Naděje dožití při narození – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty ............................................... 74 Tabulka č. 46: Naděje dožití ve věku 45 a 65 let v okresech ČR ve vybraných statistických ukazatelích ............ 75 Tabulka č. 47: Naděje dožití ve věku 45 let – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty............................................ 78 Tabulka č. 48: Naděje dožití ve věku 65 let – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty............................................ 79 Tabulka č. 49: Rozdíl naděje dožití žen a mužů ve věku 0, 45 a 65 let v okresech ČR ve vybraných statistických ukazatelích ........................................................................................................................................... 80 Tabulka č. 50: Rozdíl naděje dožití při narození žen a mužů – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty.................... 81 Tabulka č. 51: Pořadí okresů ČR podle střední délky života - muži, prvních 20 okresů (ze 77).......................... 84 Tabulka č. 52: Pořadí okresů ČR podle střední délky života - ženy, prvních 20 okresů (ze 77) .......................... 84 Tabulka č. 53: Zemřelí v kraji Vysočina podle věkových skupin, absolutní hodnoty .......................................... 90 Tabulka č. 54: Zemřelí podle vybraných příčin smrti v roce 2001 a 2002 (na 100 000 obyvatel)....................... 92 Tabulka č. 55: Kojenecká úmrtnost, ČR a okresy Vysočiny............................................................................. 94 Tabulka č. 56: Novorozenecká úmrtnost, ČR a okresy Vysočiny ..................................................................... 94 Tabulka č. 57: Vývoj migračního obratu ve vybraných letech ......................................................................... 96 Tabulka č. 58: Vývoj migračního salda ve vybraných letech (na 1000 obyvatel) .............................................. 96 Tabulka č. 59: Struktura migračního přírůstku v krajích (na 1000 obyvatel), roky 1993 a 2002 ........................ 97 Tabulka č. 60: Saldo zahraniční migrace podle státního občanství stěhující se osoby, kraje, 2002 .................... 98 Tabulka č. 61: Vývoj přirozeného přírůstku v letech 1989–2002 (hrubá míra přirozeného přírůstku, tj. na 1000 obyvatel středního stavu) ................................................................................................................................. 98 Tabulka č. 62: Složení přírůstku (na 1000 obyvatel) v krajích, roky 1993 a 2002........................................... 100 Tabulka č. 63: Rizikové faktory nemocí ...................................................................................................... 131 Tabulka č. 64: Absolutní počty zemřelých ve skupinách příčin smrti II-novotvary a IX-oběhové choroby......... 133 Tabulka č. 65: Vývoj struktury úmrtnosti zemřelých ve skupinách příčin smrti II-novotvary a IX-oběhové choroby .................................................................................................................................... 133 Tabulka č. 66: Srovnávací indexy podílu zemřelých na novotvary a oběhové choroby v kraji Vysočina v letech 2000–2001 vzhledem k ČR ............................................................................................................................. 134 Tabulka č. 67: Prodloužení střední délky života mužů eliminací úmrtí na novotvary a oběhové choroby .......... 137 Tabulka č. 68: Nárůst úhrnného počtu prožitých let života obyvatel Vysočiny v letech 2003-2020 při eliminaci úmrtnosti na novotvary a oběhové choroby ..................................................................................................... 137 Tabulka č. 69: Prodloužení střední délky života žen eliminací úmrtí na novotvary a oběhové choroby ............. 138 Tabulka č. 70: Schopnost seniorů se o sebe postarat v oblasti:.................................................................... 156 Tabulka č. 71: Potřeba sociálních služeb na míře závislosti a věku seniorů.................................................... 157 Tabulka č. 72: Projekce počtu klientů sociálních služeb dle míry závislosti a věku, Vysočina 2005 .................. 157 Tabulka č. 73: Projekce počtu klientů sociálních služeb, dle míry závislosti a věku , Vysočina 2015 ................ 157 Tabulka č. 74: Rozdíl počtu potencionálních klientů sociálních služeb mezi lety 2005 a 2015.......................... 158 Tabulka č. 75: Důsledky demografického vývoje ......................................................................................... 166
5
Seznam grafů: Graf č. 1: Porovnání relativní věkové struktury populace kraje Vysočina a ČR – strom života, 31.12.2002........... 19 Graf č. 2: Srovnání velikostní struktury obcí.................................................................................................... 32 Graf č. 3: Ekonomická struktura kraje Vysočina v % ....................................................................................... 33 Graf č. 4: Vývoj HDP na 1 obyvatele v kraji Vysočina, ČR=100 ........................................................................ 36 Graf č. 5: Výše průměrné hrubé mzdy dle krajů ČR......................................................................................... 38 Graf č. 6: Mezikrajové srovnání dle počtu podnikatelů na 1000 obyvatel, rok 2003 ........................................... 39 Graf č. 7: Míra nezaměstnanosti .................................................................................................................... 40 Graf č. 8: Vývoj míry registrované nezaměstnanosti v okresech Vysočiny v posledních letech ............................ 40 Graf č. 9: Míra registrované nezaměstnanosti k 31.12. 2002 v krajích a ČR ...................................................... 41 Graf č. 10: Rozdíl v nezaměstnanosti mužů a žen, (nezaměstnanost ženy - nezaměstnanost muži)...................... 41 Graf č. 11: Vývoj porodnosti v letech 1989-2002 (počet živě narozených na 1000 obyvatel)................................ 47 Graf č. 12: Vývoj úrovně úhrnné plodnosti kraj Vysočina, ČR............................................................................. 48 Graf č. 13: Vývoj úhrnné plodnosti EU 15, ČR a SR ........................................................................................... 52 Graf č. 14: Vývoj úhrnné plodnosti 1960-1999 ve vyspělých zemích Evropy vs. ČR ............................................. 53 Graf č. 15: Generační plodnosti, EU 15, ČR, SR ................................................................................................ 58 Graf č. 16: Srovnání vývoje úmrtnosti a porodnosti v kraji Vysočina a ČR........................................................... 66 Graf č. 17: Porovnání střední délky života mužů dle okresů v kraji Vysočina a ČR dle narození ............................ 69 Graf č. 18: Porovnání střední délky života žen dle okresů v kraji Vysočina a ČR při narození................................ 69 Graf č. 19: Rozdíl mezi středními délkami života v kraji Vysočina a České republiky ............................................ 86 Graf č. 20: Celková standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel................................................................... 87 Graf č. 21: Standardizovaná úmrtnost - muži.................................................................................................... 88 Graf č. 22: Standardizovaná úmrtnost - ženy.................................................................................................... 88 Graf č. 23: Standardizovaná úmrtnost dle krajů ČR* ......................................................................................... 89 Graf č. 24: Nejčastější příčiny smrti v letech 1998 a 2002, okresy Vysočiny, kraj a ČR......................................... 91 Graf č. 25: Kojenecká úmrtnost dle krajů ČR, roky 2001 a 2002 ........................................................................ 95 Graf č. 26: Vývoj migračního salda v letech 1989-2002 (rozdíl počtu přistěhov. a vystěhovalých na 1000 obyv.) .. 97 Graf č. 27: Vývoj přirozeného přírůstku v letech 1989-2002 (hrubá míra na 1000 obyvatel) ................................ 99 Graf č. 28: Věková pyramida, kraj Vysočina, k 31.12.2001 .............................................................................. 110 Graf č. 29: Věková pyramida, kraj Vysočina, k 31.12.2020 (projekce, obě varianty plodnosti) ........................... 111 Graf č. 30: Diference počtu obyvatelstva v základních věkových skupinách vzhledem k 31.12.2001 v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) ................................................................................................................................. 112 Graf č. 31: Relativní diference počtu obyvatelstva v základních věkových skupinách vzhledem k 31.12.2001 v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) ................................................................................................................... 113 Graf č. 32: Roční přírůstky (úbytky) obyvatelstva v základních věkových skupinách v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) .................................................................................................................................................. 114 Graf č. 33: Relativní přírůstky (úbytky) obyvatelstva v základních. věkových skupinách (v % vzhledem ke stavu na počátku roku) v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti).................................................................................... 115 Graf č. 34: Výsledky projekce vývoje počtu osob 60+ v kraji Vysočina (varianta nižší plodnosti) ........................ 119 Graf č. 35: Projekce vývoje počtu mladých osob 0-24 let na Vysočině (varianta nižší plodnosti)......................... 119 Graf č. 36: Strom života, kraj Vysočina, k 31.12. 2000 a 31.12.2015................................................................ 120 Graf č. 37: Závislost spotřeby zdravotní péče na věku..................................................................................... 123 Graf č. 38: Projekce incidence nádorů v kraji Vysočina v kontextu demografického vývoje ................................ 127 Graf č. 39: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na oběhové choroby (ČR a kraj Vysočina, 2000-2001) .................................................................................................................................... 140 Graf č. 40: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na novotvary (ČR a kraj Vysočina, 2000–2001) .................................................................................................................................................. 141 Graf č. 41: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na některé zhoubné novotvary (muži ČR, 2001) ............................................................................................................................................ 142 Graf č. 42: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na některé zhoubné novotvary (ženy ČR, 2001) .................................................................................................................................................. 143 Graf č. 43: Podíly zemřelých na oběhové choroby z celkového počtu zemřelých podle věku (ČR, 1994, 2001) .... 144 Graf č. 44: Podíly zemřelých na novotvary z celkového počtu zemřelých podle věku (ČR, 1994, 2001) ............... 145 Graf č. 45: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar tlustého střeva (C18) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) .............................. 146 Graf č. 46: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar tlustého střeva (C18) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) .............................. 147 Graf č. 47: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar průdušnice, průdušky a plic (C33, C34) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) .... 148 Graf č. 48: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar průdušnice, průdušky a plic (C33, C34) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) .... 149 6
Graf č. 49: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar kůže (C43, C44) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) ....................................... 150 Graf č. 50: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar kůže (C43, C44) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)........................................ 151 Graf č. 51: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar prsu (C50) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)................................................ 152 Graf č. 52: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar hrdla a těla děložního (C53, C54) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) ............ 153 Graf č. 53: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar prostaty (C61) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) ....................................... 154 Graf č. 54: Rozdíly v počtu potencionálních klientů soc.služeb se všemi stupni závislosti, 2005 a 2015 ............... 158
Seznam kartogramů: Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram Kartogram
č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č. č.
1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 19: 20: 21: 22: 23: 24: 25: 26: 27:
Podíl úplných rodin z celkového počtu domácností (SLDB k 1.3.2001) ...................................... 22 Rozvody na 100 sňatků (průměr let 1998-2002) ..................................................................... 25 Podíl vysokoškolsky vzdělaného obyvatelstva v okresech ČR.................................................... 27 Podíl věřících obyvatel (SLDB 2001) ....................................................................................... 29 Podíl obcí do 300 obyvatel z celkového počtu obcí k 31. 12. 2001 ............................................ 30 Průměrná hrubá měsíční mzda v roce 2002 ............................................................................ 38 Míra nezaměstnanosti v okresech ČR k 31.12.2002 ................................................................. 42 Potraty na 100 narozených, průměr let 1998-2002.................................................................. 65 Naděje dožití při narození v okresech ČR v jednotlivých obdobích – muži ................................. 72 Naděje dožití při narození v okresech ČR v jednotlivých obdobích – ženy.................................. 73 Změna naděje dožití při narození v okresech ČR mezi I. a IV. obd. – muži (I. období = 100 %). 76 Změna naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – muži ...................... 76 Změna naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – muži ...................... 76 Změna naděje dožití při narození v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – ženy.......................... 77 Změna naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – ženy ...................... 77 Změna naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – ženy ...................... 77 Změna rozdílu naděje dožití při nar. žen a mužů v okr. ČR mezi I. a IV. obd. (I. obd. = 100 %) 80 Rozdíl naděje dožití při narození žen a mužů v okresech ČR v období 1996-2000 (ČR = 100 %) 81 Naděje dožití při narození v okresech ČR v období 1996-2000 – muži....................................... 82 Naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR v období 1996-2000 – muži ................................... 82 Naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR v období 1996-2000 – muži ................................... 82 Naděje dožití při narození v okresech ČR v období 1996-2000 – ženy ....................................... 83 Naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR v období 1996-2000 – ženy ................................... 83 Naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR v období 1996-2000 – ženy ................................... 83 Zemřelí na nemoci oběhové soustavy na 100 000 obyvatel (průměr let 1997-2001) .................. 93 Zemřelí na novotvary na 100 000 obyvatel (průměr let 1997-2001) ......................................... 93 Přirozený přírůstek a úbytek, okresy ČR (hrubá míra na 1000 obyvatel), průměr let 2000-2002 100
Seznam schémat: Schéma Schéma Schéma Schéma Schéma Schéma Schéma Schéma
č. č. č. č. č. č. č. č.
1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8:
Model vztahů vybraných aspektů přípravy zdravotního plánu kraje................................................ 9 Proces přípravy, realizace a hodnocení zdravotního plánu kraje .................................................. 11 Model procesu formování populační politiky s cílem ovlivnit vývoj plodnosti ................................. 62 Souvislosti demografického vývoje a jeho následků.................................................................. 117 Faktory ovlivňující zdraví ........................................................................................................ 121 Sociální a zdravotnické služby v ČR ......................................................................................... 122 Modifikace harvardského modelu incidence a prevalence nemocí ve vztahu k úmrtnosti ............. 126 Vývojová tendence incidence, mortality a prevalence ............................................................... 131
7
1. Úvod, cíle práce Soubor demografických charakteristik populace představuje jedno ze základních východisek analýz pro oblasti sociální, ekonomické nebo zdravotní. Studovat lidské populace je velmi důležité z mnoha důvodů. Ať již se jedná o počty nově narozených dětí, počty zapsaných žáků do škol, o počty kohort nastupujících na trh práce nebo počty starobních důchodců, vždy jde o moment, od něhož se odvíjí celá řada sociálních a ekonomických důsledků, které se nějakým způsobem dotknou každého jedince a nutně jsou předmětem politických rozhodnutí při řešení společenských problémů. Poznání demografického stavu (statiky) a vývoje (dynamiky) tak znamená vytvářet dobrou základnu pro informovaná a fundovaná rozhodnutí veřejné politiky. Práce se zaměřuje na demografické údaje, které mají významnou vypovídací schopnost a mohou nám tedy poskytnout orientační přehled o současném demografickém stavu kraje Vysočina a jeho vývoji v posledních letech i s projekcí do budoucna. Cílem práce je vytvořit demografický obraz kraje, odhalit v něm regionální rozdíly v rámci kraje a poskytnout možnost porovnání v rámci celorepublikového stavu a vývoje, případně stavu či vývoje v EU1. V případě zjištění významných rozdílů na ně upozornit a objasnit příčinu jejich vzniku a možné důsledky. V některých kapitolách nabízíme i návrhy řešení problému. Práce by měla poskytnout přehled o porodnosti a úmrtnosti v kraji, a podrobit je analýze, která může být následně použita jako východisko pro řešení identifikovaných problémů. Populační vývoj a jeho faktory se stávají významným společenským problémem. Je tedy logické klást si v této souvislosti otázky o příčinách a možnostech řešení. Předložená práce není jen prostou demografickou analýzou a projekcí, ale jejím záměrem je otevřít prostor pro diskusi a interpretaci sociálních a zdravotních souvislostí demografického vývoje. Cílem práce je zejména analyzovat: • • • • • • •
stav, vývoj a strukturu populace kraje charakter osídlení a ekonomickou strukturu obyvatel porodnost, potratovost v kraji úmrtnost, její příčiny a střední délku života migraci v regionu pomocí projekce poskytnout výhled budoucího demografického vývoje interpretovat sociální a zdravotní souvislosti demografického vývoje kraje
Po roce 1990 probíhají v ČR diskuse o různých modelových přístupech k tvorbě zdravotní a sociální politiky. Tyto přístupy lze v zásadě členit do dvou skupin: (1) liberální pojetí, odmítající plánování a vycházející z aplikace jednoduchého ekonomického modelu nabídky a poptávky v rámci působení „neviditelné ruky trhu“; (2) přístup založený na hodnocení potřeb a indikativním plánování v rámci výkonu veřejné správy s využitím analýz a predikce vývoje řízených procesů a s následným hodnocením dosažených výsledků. Z hlediska společenské odpovědnosti aktérů zdravotní, resp. sociální politiky, ale především volených politických představitelů je významné jaká pozornost je věnována právě následnému hodnocení dosahovaných výsledků v rámci aplikovaného modelu. Obecně je vhodné zdůraznit, že tvorbu a realizaci jednotlivých veřejných politik bez jejich objektivního a veřejně dostupného hodnocení nelze považovat za společensky přínosnou. K hodnocení výsledků v rámci jednotlivých veřejných politik však potřebujeme celou řadu nástrojů a měřitelných kritérií. Hodnocení dosažených výsledků však obvykle spojujeme s předem formulovanými cíli. Komunikativně otevřený proces tvorby cílů vytváří prostor pro rozvoj odpovědného a věcně zaměřeného jednání zúčastněných aktérů a umožňuje participaci co nejširšímu okruhu občanů.
1
8
Známé jsou výrazné rozdíly ve zdravotním stavu (nemocnost, úmrtnost) ČR oproti vyspělým evropským státům.
Schéma č. 1: Model vztahů vybraných aspektů přípravy zdravotního plánu kraje
9
Rizika liberálního přístupu v oblasti zdravotnických a sociálních služeb spočívají ve snadném a poměrně rychlém selhání s důsledkem vysokých finančních nákladů. Realizované zásadní změny organizačního uspořádání veřejných služeb ve smyslu odstátnění nebo privatizace jsou prakticky nevratné a v takto vzniklé praxi pak nezbývá než jen hledat doplňující regulační nástroje pro řešení posléze vznikajících zásadních problémů. Známým příkladem je situace USA, které vynakládají na zdravotnické služby zhruba dvakrát tolik než ostatní vyspělé státy OECD a to se stejným efektem jako v Evropě. Model poptávky a nabídky zdravotnických nebo sociálních služeb je příkladem zjednodušujícího přístupu, který v praxi vede ke vzniku celé řady problémů a nutnosti jejich nákladného a složitého řešení cestou četných regulačních nástrojů. Dokladem jsou různé reformní etapy zdravotnictví v USA v posledních 40 letech. Jde o model, který se snaží problémy řešit převážně ex post. V rámci teorie her lze takový model označit jako nekooperativní hru se ztrátami. Hodnocení potřeb a indikativní plánování zdravotnických a sociálních služeb je nástrojem flexibilní optimalizace procesů a tedy i vynaložených nákladů s využitím analýz souvisejících významných faktorů či determinant (demografické analýzy a projekce, analýzy nemocnosti a soběstačnosti a jejich projekce ve vztahu k determinantám zdraví, sociálním událostem, analýzy spotřeby služeb). Jde o model založený na přístupu ex ante či o kooperativní hru, zaměřenou na tvorbu společenského užitku. Podmínkou je však efektivní realizace takového modelu. Vývoj poznání v posledních několika desetiletích nám umožnil lépe pochopit související kauzální vztahy v této oblasti a tím i aktivně zasahovat ještě na úrovních vzniku potřeb zdravotnických a sociálních služeb cestami podpory zdraví (různé typy prevence, vzdělávání ke zdraví, v rámci tvorby a realizace veřejných politik), rozvoje ekonomických a sociálních aktivit v rámci smíšeného a vzájemně se doplňujícího uspořádání soukromého a veřejného sektoru. Nejde v žádném případě o pokusy sociálního inženýrství, ale o racionální zvýšení naší kapacity pro výkon veřejné správy, pro včasné řešení vznikajících společenských problémů nebo rozvojových příležitostí. Indikativní plánování sítě veřejných zdravotnických služeb v kompetenci veřejné správy je v současnosti zakotveno v platné právní úpravě zákona č. 20/1966 Sb., o péči o zdraví lidu. Počátkem 90. let byl přijat zákon č. 160/1992 Sb., o zdravotní péči v nestátních zdravotnických zařízeních. Tento zákon však měl velice nouzový charakter a neřešil novou oblast dostatečně systematicky. Vznikající nadměrné množství nestátních zdravotnických zařízení bylo státní správou pouze registrováno. Důsledkem je např. zdvojnásobení počtu ambulantních specialistů z pohledu jejich celkového počtu v ČR a velice nerovnoměrné geografické rozmístění. Princip pasivní registrace a nikoliv kontrolovaného a koordinovaného vývoje sítě zdravotnických zařízení se tak přenesl až do současné doby. Zcela mimořádná situace přetrvává ve zdravotnictví hlavního města Prahy s jeho nadměrnou kapacitou. Četnými politiky a dalšími aktéry zdravotní politiky je zpochybňován model indikativního plánování při tvorbě sítě veřejných zdravotnických služeb. Jako alternativa je nabízen liberální model vzniku a rozvoje sítě zdravotnických služeb bez koordinačního působení veřejné správy. Tj. situace, kdy je veřejná správa i nadále jen jakýmsi registračním místem nově vstupujících poskytovatelů služeb. Tento model byl také zvolen v návrhu zákona o zdravotnických zařízeních, předloženém vládě na podzim 2003. Současně však ve stejném zákoně byl zakomponován návrh na tvorbu zdravotního plánu kraje. Je otázkou dalšího vývoje v ČR, kterou cestu bude volit a je také zřejmé, které politické reprezentace jsou zastánci příslušného modelu. Volbu mezi uvedenými modely je zapotřebí také vztahovat k zákonem stanovené existenci veřejných finančních prostředků a k požadavku jejich efektivního využití. Volba liberálního modelu by v praxi nepochybně vedla k opuštění nástroje zdravotních plánů kraje. Stranou by také zůstala dosud neřešená otázka syntézy zdravotních plánů krajů do celonárodního plánu. Nedávná zkušenost s problematickým vývojem hospodaření bývalých okresních nemocnic je ukázkou neodpovědného přístupu k výkonu státní správy v této oblasti. Při neexistenci a dlouhodobě zanedbané kultivaci nástrojů pro hodnocení a kontrolu hospodaření nemocniční péče bylo zcela logické, že došlo ke vzniku tak závažných problémů. Nyní se snaží jednotlivé kraje hledat cesty řešení, ale stále přitom chybí potřebná jednotná metodická pomoc z úrovně ústředních orgánů státní správy. Problém efektivity hospodaření nemocnic totiž není řešitelný bez srovnání údajů v rámci většího počtu nemocnic a bez souvisejících analýz nákladů a jejich řízení. 10
To je ovšem těžko řešitelná úloha pouze v rámci jednotlivých krajů. Mezi potížemi s hospodařením nemocnic a tvorbou zdravotních plánů krajů se tak nabízí určitá paralela. Problémy hospodaření nemocnic, poskytujících veřejné zdravotnické služby v rámci existujících ekonomických omezení nejsou řešitelné cestou nákladných auditů a analýz zadávaných veřejnou správou u soukromých firem. Řešením není ani změna organizačně právní formy na obchodní společnosti. Veškeré realizované kroky ústředních orgánů státní správy však k tomuto stavu zcela záměrně v posledních letech směřovaly. V ČR chybí širší otevřená kritická reflexe proběhlého vývoje. Schéma č. 2: Proces přípravy, realizace a hodnocení zdravotního plánu kraje
V každodenní praxi výkonu veřejné správy nelze zkoumat spletitost vztahů mezi nemocností a od ní odvozených potřeb zdravotnických služeb. To je nepochybně především úkolem dlouhodobě zaměřeného výzkumu. Pro uspořádání sítě zdravotnických služeb lze použít jako základního východiska jednoduchých ukazatelů, zachycujících kapacitu služeb a souvisejících lidských zdrojů v přepočtu na počet obyvatel. K dispozici jsou v této souvislosti počty obyvatel např. na jednoho praktického lékaře pro dospělé, na jednoho stomatologa, či ambulantního specialisty dané odbornosti. Tyto jednoduché ukazatele umožňují v praxi veřejné správy při zohlednění geografické dostupnosti sestavit základní model zdravotnických služeb. V praxi je však zapotřebí vycházet také ze znalosti předchozího historického vývoje, technologického vývoje medicíny a veřejného zdravotnictví (sociální lékařství a hygienická služba), rámce omezených zdrojů a možností organizačního uspořádání a financování služeb. Takový přístup umožňuje určitou základní optimalizaci sítě zdravotnických služeb. Tímto krokem však ještě nejsou realizovány četné další potřebné aspekty, spočívající v koordinaci a kooperaci služeb, celoživotním vzdělávání pracovníků, atd. Proto má význam formulovat zdravotní plán kraje na období několika let (např. 3) a zároveň mít k dispozici také metodiku pro vyhodnocení dosažených výsledků, tj. analytického východiska tvorby dalšího navazujícího zdravotního plánu. Jde o dynamický proces (viz schéma č. 2), do kterého se promítá množství poměrně složitých vztahů. Pracovníci veřejné správy, ale i systému veřejného zdravotního pojištění však musejí dlouhodobě pracovat i s údaji charakterizujícími vývoj zdravotního stavu a jeho determinant. Bez těchto informací již v dnešní době nelze efektivně zvládat úlohy tvorby zdravotních plánů kraje, či zdravotně-pojistného plánu zdravotní pojišťovny. 11
Další důležité a v ČR stále ještě neřešené vztahy existují v oblasti řízení alokace finančních zdrojů. Rozhodnutí o prostředcích veřejných rozpočtů nejsou dostatečně provázána s rozhodování v oblasti veřejného zdravotního pojištění. Tato četná vertikální a horizontální „rozhraní“ nejsou zatím předmětem pozornosti tvůrců zdravotní politiky. Jde především o systémový rámec, který je nutné vytvářet na celonárodní úrovni. Na úrovni krajů však bez tohoto celkového rámce není možné efektivně rozhodovat o využití veřejných finančních zdrojů. Je více než zřejmé, že zdravotní plány jednotlivých krajů sami o sobě ještě nepřináší možnosti srovnání vývoje mezi kraji a neumožňují strategické plánování na celonárodní úrovni. Ministerstvo zdravotnictví se sice začalo některými počátečními kroky tvorby krajských zdravotních plánů zabývat, ale dílo nebylo dokončeno a bylo navíc bohužel ještě zcela nerealisticky zneužito ze strany tehdejší ministryně zdravotnictví M.Součkové k impulsivnímu jednání o problémech hospodaření nemocnic. Z krajských zdravotních plánů se stal nástroj nátlaku MZ ve vztahu ke krajům a myšlenka metodicky podložené tvorby zdravotních plánů krajů s jejich integrujícím zpracováním na celonárodní úrovni byla prakticky pohřbena. Je otázkou, zdali se podaří oživit již takřka vytvořený nástroj a odůvodnit jeho společenský význam. Tvorba zdravotní a sociální politiky na úrovni kraje spočívá v řadě přijatých rozhodnutí volených zastupitelů2. Tato rozhodnutí se odehrávají nejen v rámci platných právních norem, ale také v závislosti na dostupných údajích o konkrétní situaci v rámci jednotlivých krajů. Podrobná demografická analýza a projekce jsou jedním z cenných východisek politických rozhodnutí o stávající struktuře a kapacitě zdravotnických služeb, ale především pak i o dynamice jejich dalšího vývoje. Záměrem autorů této publikace není vyvolat u čtenářů dojem, že uspořádání a vývoj zdravotnických a sociálních služeb jsou snadno řešitelné úlohy, zvládnutelné pouze s využitím nástroje plánování a jednoduchých ukazatelů o demografické situaci a její projekci. Systém zdravotnických a sociálních služeb ve vztahu k jejich potřebám, spotřebě, řízení a správě je poměrně složitý a je zatížen značnou mírou neurčitosti. Politické rozhodovací procesy v této oblasti nejsou rozhodováním za podmínek jistoty a vyžadují trvalé zpětné hodnocení vznikajících důsledků. Na tvorbu a realizaci zdravotních plánů krajů je proto vhodné pohlížet jako na dynamický proces. Pojem potřeba jistě nelze v této souvislosti zjednodušeně považovat za bezobsažný a nahradit jej pouze pojmem poptávka. Reforma veřejné správy po roce 1998 nevedla v oblasti zdravotnických a sociálních služeb bohužel k odpovídající tvorbě moderní právní úpravy, která by odpovídala proběhlým změnám a novým přístupům. Zastupitelé na úrovni krajů se tak ocitají často ve značně právně neurčitém stavu (např. otázka organizačně právního uspořádání nemocnic, pravidel a postupů pro hodnocení jejich hospodaření a řízení). Dalším vzniklým problémem reformy veřejné správy je nedostatečně rozvinutá komunikace a spolupráce mezi kraji a ústředními Základní východiska pro přípravu zdravotního plánu kraje definovaná v roce 2003 MZČR: • Zhodnocení demografického a populačního vývoje kraje • Zhodnocení zdravotního stavu populace v kraji • Přehled stávající sítě zdravotnických zařízení a poskytovaných veřejných služeb • Vyhodnocení lidských zdrojů • Technický stav zdravotnických zařízení • Ekonomické ukazatele • Geografická situace a dopravní obslužnost • Návrh sítě veřejných služeb podle jednotlivých druhů • Návrh konkrétních opatření pro realizaci jednotlivých druhů veřejných služeb
2
orgány státní správy. Některé v minulých dvou letech realizované postupy ústřední státní správy v oblasti zdravotnictví se vyznačovaly značnými zjednodušeními a nepochybně i oprávněnými otázkami o smysluplnosti např. v oblasti návrhů restrukturalizace
dětských
nemocničních
oddělení. Přestože bylo v § 25 návrhu zákona o zdravotnickém zařízení z října roku 2003 uvedeno obecné vymezení přístupu k tvorbě krajských zdravotních plánů a tyto zásady byly také využity pro komunikaci představitelů MZ ČR
Předmětem těchto rozhodnutí je na rozdíl od státu především tvorba různých programů, rozvojových plánů (zdravotní plán kraje). Kraj má sice také oprávnění k tvorbě legislativních návrhů na úrovni zákonných norem, avšak v praxi je tato možnost využita z pochopitelných důvodů minimálně. Realizované rozhodovací procesy na úrovni kraje jsou nezpochybnitelnými kroky tvorby zdravotní politiky na úrovni kraje. Někteří centrálně orientovaní politici totiž vyslovili opakovaně v tomto smyslu pochybnosti o existenci zdravotní politiky na úrovni kraje.
12
s kraji, nebyly tyto zásady důsledně uplatněny v dalším vývoji a zanikly pod tlakem dominujících diskusí nad výsledky hospodaření nemocnic. Kraj Vysočina byl jedním z mála krajů, které na podzim 2003 přijaly politické rozhodnutí o tvorbě svého zdravotního plánu s využitím analytických východisek. Zastupitelstvo kraje se tak v průběhu roku 2004 má možnost seznamovat s výsledky jednotlivých analýz a vytvořit si ve spolupráci s pracovníky veřejné správy a poskytovateli zdravotnických a sociálních služeb racionální východiska pro svá další nelehká rozhodnutí. Samotná analytická východiska bez hlubšího pochopení četných vztahů v rámci systémů zdravotnických a sociálních služeb však ještě nemohou vést k přínosným návrhům konkrétních opatření. Rozvoj vědění v této oblasti představuje v ČR ještě stále výrazný deficit. Důraze je mnohdy kladen pouze na četné organizační změny v oblasti sociálních a zdravotnických služeb. Rozvoj poznání v oblasti zdravotní politiky a ekonomiky, sociálního lékařství je podceněn a to především na celonárodní úrovni jak z hlediska pregraduálního tak i celoživotního vzdělávání. Konkrétní důsledky jsou patrné např. v dlouhodobé neschopnosti formulovat koncepci zdravotní péče na celonárodní úrovni a reflektovat přitom prioritní problémy a jejich příčiny. Někteří z autorů této studie měli příležitost se účastnit jednání zastupitelů a pracovníků veřejné správy kraje nad vznikajícími analytickými východisky zdravotního plánu kraje. Při této příležitosti byly formulovány otázky o celém přístupu k tvorbě zdravotního plánu. Bylo zřejmé, že zúčastněným aktérům se nedostává více potřebných informací, aby si byli zcela jisti o správnosti svého přístupu. Jasně formulovaným hlediskem ze strany zastupitelů však byla odpovědnost vůči občanům kraje zejména z hlediska dostupnosti zdravotnických služeb. Diskuse o zdravotnictví se v posledních deseti letech v ČR až příliš často soustřeďují jen na akutní nemocniční služby a do pozadí tak ustupuje potřebná pozornost také ostatním typů zdravotnických služeb (praktičtí lékaři, ambulantní specialisté, záchranná služba, lékařská služba první pomoci, dlouhodobá lůžková péče, sociálně zdravotní péče na komunitní úrovni). Důsledky se projevily v průběhu reformy veřejné správy zcela zbytečně vzniklými problémy s organizačním uspořádáním lékařské služby první pomoci a záchranné služby. Při hledání cest k řešení všech vznikajících otázek nelze stavět jen na četných partikulárních a krátkodobých zájmech nebo nabízejících se podnikatelských aktivitách. Vzniká navíc potřeba kompenzace deficitu tvorby zdravotní politiky na ústřední úrovni státní správy. Odpovědi na četné otázky lze hledat cestou rozvoje našeho poznání, multidisciplinárního přístupu s využitím poznatků většího okruhu společenských věd. Významným aspektem se stává potřeba rozvoje kapacity samotné veřejné správy pro řešení existujících problémů. Ve zdravotnictví a sociální oblasti jsou významným zdrojem informací četné mezinárodní srovnávací studie. K rozvoji poznání v oblasti zdravotní politiky a ekonomiky se snaží přispět také nedávno vzniklý Institut zdravotní politiky a ekonomiky3 (IZPE) v Kostelci nad Černými lesy, jehož pracovníci jsou autoři této studie. Vznikající zdravotní plán kraje a diskuse nad jeho analytickými východisky jsou projevem odpovědného a uvážlivého přístupu volených představitelů kraje ve spolupráci s pracovníky veřejné správy a dalšími aktéry zdravotní a sociální politiky. Rozvoj komunikativního jednání těchto aktérů nad objektivizací problémů a jejich příčin lze považovat za společensky přínosnou volbu. Občanům kraje Vysočina přejí autoři této analytické studie úspěšné naplnění jejich významného cíle, jímž je tvorba zdravotního plánu kraje.
3
IZPE je příspěvkovou organizaci MZ ČR, zaměřenou na výzkum a analýzy. Dosavadní výsledky IZPE jsou dostupné především ve formě sborníků. Plné texty materiálů IZPE jsou na internetových stránkách www.izpe.cz. IZPE nabízí také formou suplement k řadě sborníků souhrny několika zahraničních prací z oblasti regulace podnikatelského jednání ve zdravotnictví, nemocniční péče, podpory zdraví. V roce 2002 zpracoval IZPE ve sborníku č. 2 Analýzu zdravotního stavu obyvatelstva Jihočeského kraje a jeho vývoj v členění podle okresů v porovnání s ČR a EU. Tato studie obsahuje v úvodní a závěrečné části řadu obecně platných poznatků, využitelných také v rámci potřeb kraje Vysočina. Z hlediska mezinárodního srovnání nabídl IZPE v roce 2003 přehled základních údajů o rakouském zdravotnictví. Srovnání s Rakouskem může být inspirativním zdrojem informací o řešení komunikace mezi zeměmi a spolkem při plánování zdravotnických služeb. Několikaletá zkušenost našich sousedů prokazuje, že proces plánování na tři roky a opakované hodnocení dosahovaných výsledků je nepochybně společensky přínosným nástrojem při řešení složitých problémů ve zdravotnictví. Obtíže s ústřední úrovní státní správy tak nevznikají jen v rovině tvorby zdravotních plánů a výkonu veřejné správy na úrovni krajů, ale bohužel také v oblasti potřebného rozvoje poznání a jeho aplikaci v praxi.
13
2. Metodika Práce je koncipována jako rešeršní a výzkumná studie podrobně odkazující na všechny použité datové a odborné publikační zdroje4. Základní metodický koncept vychází z publikace prof.Ing.Vladimíra Roubíčka, CSc., Úvod do demografie5. Každá kapitola obsahuje nejprve stručné obeznámení s demografickým ukazatelem, kterým se zabývá, aby bylo zcela jasné, co znamená a vyjadřuje. Poté jsou interpretována získaná data prezentovaná většinou ve formě časových řad. Některé části práce jsou originálními výzkumnými počiny vypracovanými na zakázku IZPE externími odbornými subjekty (KD FIS VŠE 6, STADEA7). Snažili jsme se poukázat zejména na mezikrajové rozdíly a postavení kraje Vysočina v rámci České republiky. V některých případech bylo vhodné a potřebné analyzovat situaci na regionální úrovni okresů. Na druhé straně např. kalibrace parametrů plodnosti a úmrtnosti do demografické projekce pro Vysočinu vyžadovala provést analýzu stavu a vývoje srovnatelných ukazatelů za ČR vůči vyspělým zemím západní Evropy. I tyto synteticky zpracované výsledky byly nakonec pro svoji významnou informační hodnotu zařazeny do studie. Pro lepší přehlednost a orientaci je práce doplněna velkým množstvím tabulek a grafů. Demografická analýza je rozdělena na 2 základní části: • •
část statickou – „Demografickou analýzu stavu kraje Vysočina“, která je více popisná. část dynamickou – „Demografické zkoumání pohybu obyvatelstva kraje Vysočina“, jež je zaměřena spíše na vývoj a pohyb v čase.
Po demografické analýze následuje významná kapitola zabývající se budoucností: •
část prospektivní – „Projekce obyvatelstva kraje Vysočina“, která se zabývá vývojem populace v regionu do roku 2020.
Posledním úsekem studie je: •
část syntetická – „Sociální a zdravotní souvislosti demografického vývoje kraje Vysočina“, která na základě závěrů předchozích kapitol upozorňuje na možné dopady demografických změn na systém veřejných služeb. Zvláštní pozornost je věnována zdravotním aspektům stárnutí populace.
Hlavní metodou použitou při vytváření práce byla analýza dat získaných z Českého statistického úřadu, Ústavu zdravotnických informací a statistiky a dalších zdrojů. Bylo využito množství dokumentů a demografické literatury, podpůrně i poznatky publikované v odborné literatuře a různých studiích. Dále byla použita metoda srovnávací analýzy a demografická prognostika.
4 5 6 7
viz.použité zdroje a literatura, část práce č.8. Roubíček, V. Úvod do demografie. Praha: Codex Bohemia, 1997. ISBN 80-85963-43-4. Katedra demografie Fakulty informatiky a statistiky Vysoké školy ekonomické. soukromý výzkumný subjekt zaměřený na nezávislé statistické analýzy v demografii a v pojišťovnictví.
14
3. Demografická analýza stavu obyvatelstva kraje Vysočina V této části práce, která by se také mohla jmenovat „Demografická statika kraje Vysočina“, se zaměříme na analýzu současného stavu obyvatelstva kraje. Kapitola bude složena ze získaných dat, jejich komparace a interpretace. Vybrali jsme 5 významných oblastí, kterým se následně budeme věnovat: • • • • •
stav a vývoj počtu obyvatel věková struktura obyvatelstva kraje sociálně právní a národnostní složení kraje prostorová struktura kraje Vysočina ekonomická struktura obyvatelstva
Tyto skupiny nám poskytnou dostatečný přehled o momentální demografické situaci a také nám poslouží ke srovnání v rámci nižších územních celků (okresů) uvnitř kraje Vysočina. Rovněž odhalí rozdíly v hodnotách některých ukazatelů, případně jejich podobnost či stejnorodost. Potom můžeme poukázat na možné problémy pramenící ze získaných údajů. Nutno zmínit, že demografické ukazatele v této kapitole i v kapitole následující na sebe vzájemně působí a ovlivňují se. Existuje spousta spojitostí ověřených výzkumem i postavených pouze na bázi hypotéz. Snažili jsme se tyto pojítka mezi jednotlivými demografickými skutečnostmi využít a pomocí nich přispět k vysvětlení příslušných stavů i vývoje v čase.
3.1
Stav a vývoj počtu obyvatel Kraj Vysočina patří k méně lidnatým krajům České republiky a na celkové populaci ČR se podílí cca 5%. Po
kraji Pardubickém, Libereckém a Karlovarském představuje čtvrtý početně nejmenší kraj. Stav obyvatelstva se na určitém území neustále mění: každým okamžikem se lidé rodí, umírají, stěhují se, mění svůj rodinný stav, věk, povolání atd., proto pro přehled, který charakterizuje celé určité období, používáme tzv. „střední stav obyvatelstva“. Střední stav obyvatelstva je v podstatě průměrným stavem za určité období. Následující tabulka ukazuje stav a vývoj počtu obyvatel kraje Vysočina podle jednotlivých okresů od roku 1989 po současnost. Tabulka č. 1: Vývoj počtu obyvatel – střední stav (vybrané roky 1989-2003) Okres 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 Pelhřimov 75 362 74 564 74 144 73 964 74 203 73 754 72 971 Havlíčkův Brod 96 639 96 216 96 075 95 902 95 806 95 595 95 031 Jihlava 108 608 108 550 108 774 109 111 109 080 108 895 108 394 Třebíč 117 428 117 266 117 725 117 821 117 717 117 621 117 352 Žďár n. Sáz. 125 052 124 933 125 667 126 048 125 810 125 607 125 404 Kraj Vysočina 523 089 521 529 522 385 522 846 522 616 521 472 519 152 Česká republika 10 362 257 10 308 682 10 330 607 10 330 759 10 303 642 10 282 784 10 226 679 Pozn: * stav k 31.3.2003 Zdroj: Pohyb obyvatelstva v ČR v roce 1989, ... , 2003, ČSÚ
2003* 72 720 94 774 108 259 116 902 125 005 517 660 10 203 637
Jak je z tabulky patrné, kraj Vysočina, stejně jako celá Česká republika, pomalu ztrácí své obyvatelstvo. Ještě lépe to dokládá následující tabulka, která pro větší vypovídací schopnost užívá indexaci. Tabulka č. 2: Index vývoje počtu obyvatel Okres Pelhřimov Havlíčkův Brod Jihlava Třebíč Žďár n. Sáz. Kraj Vysočina Česká republika Zdroj: Tab. č.1
Index 2002/1994 Index 2002/2000 98,1 98,9 99,2 99,3 99,2 99,0 98,8
98,6 99,4 99,6 99,6 99,5 99,4 99,3
Index 2002/2001 99,5 99,8 99,9 99,7 99,7 99,7 99,8
Podíl na ČR (%) 0,7 0,9 1,1 1,2 1,2 5,1 100,0 15
Z jednotlivých okresů mezi lety 1989 a 2003 ubylo nejvíce obyvatelstva okresu Pelhřimov, nejméně potom okresu Havlíčkův Brod, který dokonce zaznamenal malý přírůstek (viz.tab.č.1). Celý kraj Vysočina za 8 let přišel pouze o 1% obyvatel, což není nijak významné a varující. Příčinou je především negativní demografický vývoj, kdy pokračuje období velmi nízké porodnosti a zvětšování populace starých lidí s vyšší pravděpodobností úmrtí. Tento trend je obdobný v celé České republice i ve státech Evropské unie. Blíže se plodností v rámci zemí EU a v ČR zabýváme v kapitole 4.1.2.
3.2
Věková struktura obyvatelstva kraje Věk je v demografii nejčastěji používaným a nejvýznamnějším znakem. Věková struktura populace je
důležitým analytickým nástrojem, charakterizuje nejenom současný stav populace, ale odráží v sobě i působení mnoha faktorů z minulosti a zároveň se z ní dají vyčíst i důsledky vlivu těchto faktorů v budoucnosti (v naší práci se věnuje projekci vývoje obyvatelstva v kraji Vysočina kapitola č.5). Věková struktura obyvatelstva je tedy komplexním demografickým ukazatelem, podle kterého můžeme hodnotit vývoj populace. Obyvatelstvo třídíme podle dokončených roků, obvykle do pětiletých věkových skupin. Změny složení obyvatelstva podle věku, pohlaví a rodinného stavu se začínají stávat stále významnějším faktorem podmiňujícím sociálně ekonomický vývoj. Stejně jako v západních vyspělých zemích, i v ČR se v důsledku nízké úrovně plodnosti a rostoucí střední délky života rozvíjí a dále postupně bude prohlubovat proces demografického stárnutí, při kterém se mění relativní zastoupení hlavních věkových skupin v populaci. Klesají počty a podíly dětí a postupně bude i ubývat obyvatelstva v produktivním věku (viz. projekční část práce). Jedinou početně rostoucí skupinou v populaci se stanou osoby starších věkových skupin. Tímto se zhorší ekonomická relace mezi produktivní a neproduktivní složkou obyvatelstva. Populační stárnutí se díky tomu stává ve vyspělých zemích nejsledovanějším demografickým procesem. Věková struktura je výslednicí vývoje úrovně porodnosti, úmrtnosti a migrace. Z hlediska úrovně stárnutí není situace uvnitř republiky homogenní, zejména v důsledku vnitřních migračních pohybů ve druhé polovině 20.století (dosídlování pohraniční, migrace na Ostravsko atd.). Následující tabulka ukazuje postavení kraje Vysočina mezi ostatními kraji a ČR jako celkem, využívá ukazatele průměrného věku mužů a žen. Tabulka č. 3: Průměrný věk a index stáří v krajích České republiky k 31.12.2002 Průměrný věk Index stáří Index stáří Průměrný věk žen mužů (65+/0-14) (65+/0-14) Česká republika 37,7 67,2 40,8 112,3 Karlovarský 36,8 56,8 39,6 93,2 Ústecký 36,8 55,4 39,7 94,6 Moravskoslezský 36,9 57,3 40,0 97,1 Liberecký 37,1 58,8 40,1 99,1 Vysočina 37,2 65,4 40,1 105,2 Jihočeský 37,6 66,5 40,4 107,4 Pardubický 37,4 66,6 40,5 109,1 Olomoucký 37,3 64,7 40,5 109,8 Zlínský 37,3 65,7 40,6 112,3 Středočeský 38,0 69,6 40,9 114,6 Plzeňský 38,3 73,5 41,1 116,9 Královéhradecký 37,9 70,6 41,1 116,7 Jihomoravský 37,7 69,6 41,2 119,7 Hl. město Praha 39,6 92,5 43,1 155,9 Zdroj: Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002, ČSÚ, 2004 Kraj Vysočina vychází z tohoto srovnání poměrně dobře, průměrný věk mužů a žen má pod celorepublikovou úrovní. Výrazně nejstarší populací v ČR je obyvatelstvo Prahy, mezi ostatními kraji je bilance průměrného věku mužů a žen poměrně vyrovnaná. Relativně nejmladší obyvatelstvo je v severních a západních Čechách. Vyšší průměrný věk žen oproti mužům je způsoben mužskou nadúmrtností zejména ve vyšším věku. Ta má za následek, že ženy ve vyšším věku jsou v populaci početněji zastoupeny než muži a tento aspekt přispívá k vyššímu průměrnému věku žen než mužů a ovlivňuje i index stáří (viz. dále). 16
Kromě průměrného věku je důležité, zejména z hospodářského hlediska, rozdělení na tzv. ekonomické generace. Podle tohoto členění můžeme usoudit, jaké perspektivy má populace na daném území. Obvykle se dělí na tři věkové skupiny:8 • • •
I (0-14 let) = předproduktivní9 složka obyvatelstva II (15-59 let) = produktivní10 složka obyvatelstva III (60 a více let) = poproduktivní složka obyvatelstva
Následná tabulka ukazuje poměrné zastoupení věkových skupin dle okresů a jejich vývoj za poslední roky, a to i v komparaci s celým krajem a ČR. Jak je z tabulky patrno, neustále ubývá mladé, předproduktivní složky obyvatelstva a přibývá složky poproduktivní. Populace Vysočiny stárne, kopíruje tak vývoj v celé ČR. Důsledkům stárnutí populace a možnostem, jak se pokusit tento trend zvrátit, se věnujeme v kapitolách 3.2.1 a 4.1.4.1. Tabulka č. 4: Srovnání dle ekonomických generací, Vysočina a ČR I. (0-14) 1997 1998 1999 Pelhřimov 17,2 16,8 16,4 Havlíčkův Brod 18,1 17,7 17,2 Jihlava 18,1 17,7 17,3 Třebíč 19,4 18,9 18,4 Žďár nad Sázavou 19,8 19,4 18,9 Vysočina 18,7 18,2 17,8 Česká republika 17,4 17,0 16,6
2000 16,1 16,8 16,8 17,9 18,4 17,3 16,2
2001 16,3 16,7 16,8 17,8 18,3 17,2 16,2
II. (15-59) Pelhřimov Havlíčkův Brod Jihlava Třebíč Žďár nad Sázavou Vysočina Česká republika
63,4 63,2 64,0 63,0 63,3 63,4 64,5
63,5 63,6 64,3 63,5 63,6 63,7 64,8
63,8 63,9 64,6 63,9 63,9 64,0 65,1
64,0 64,2 64,9 64,2 64,1 64,3 65,3
63,6 64,2 64,9 64,3 64,2 64,4 65,4
III. (60+) Pelhřimov 19,4 19,6 Havlíčkův Brod 18,6 18,7 Jihlava 17,9 18,0 Třebíč 17,6 17,7 Žďár nad Sázavou 16,8 17,0 Vysočina 17,9 18,1 Česká republika 18,0 18,1 Zdroj: Okresy České republiky za rok 1997.., 2001, ČSÚ
19,7 18,9 18,1 17,7 17,2 18,2 18,2
19,9 19,1 18,3 18,0 17,5 18,4 18,4
20,1 19,1 18,3 18,0 17,5 18,4 18,4
Údaje za ČR i kraj jsou velmi podobné, rozdíly jsou jen minimální, a to i mezi okresy Vysočiny navzájem. Pokud se chceme zaměřit na tyto drobné odchylky, můžeme konstatovat že: • • •
nadprůměrným procentem dětí ve věku 0-14 let vyniká okres Žďár nad Sázavou, a to o více než 2% nad celorepublikovou úroveň. V tomto ukazateli jsou na tom v porovnání s ČR lépe i ostatní okresy Vysočiny. okres Pelhřimov vykazuje nejen nejnižší předproduktivní složku ze všech okresů kraje, ale také má podprůměrný počet občanů v produktivním věku a stále se zvyšující již tak vysoký počet osob v poproduktivním věku, a to i ve srovnání s průměrem ČR. u všech okresů kraje s výjimkou Pelhřimova se mezi lety 2000 a 2001 byť nepatrně zvýšil poměr osob v produktivním věku.
8
Hranice těchto ekonomických generací jsou obvykle určeny jednak mezinárodně uznávanou nejnižší hranicí pro stálou ekonomickou aktivitu mládeže (souvisí se zákazem dětské práce atd.) a na druhé straně dolní hranicí tzv. důchodového (penzijního) věku. Tato hranice není ve všech zemích stejná a také bývá obvykle nižší pro ženy než pro muže. 9 Specifické členění s sebou přináší dětský věk, ve kterém rozlišujeme období novorozenecké (od narození do 28.dne života) a období kojenecké (do 1 roku života). 10 někdy se také hovoří o produkčním věku, ekonomicky aktivním věku nebo práceschopném věku
17
Tabulka č. 5: Index stáří a indexy závislosti index index stáří závislosti III/I (I+III)/II 1997 2001 1997 2001 Pelhřimov 1,13 1,23 0,58 0,57 Havlíčkův Brod 1,03 1,14 0,58 0,56 Jihlava 0,99 1,09 0,56 0,54 Třebíč 0,91 1,01 0,59 0,56 Žďár n.Sáz. 0,85 0,96 0,58 0,56 Vysočina 0,96 1,07 0,58 0,55 Česká republika 1,03 1,14 0,55 0,53
index závislosti mladých I/II 1997 2001 0,27 0,26 0,29 0,26 0,28 0,26 0,31 0,28 0,31 0,29 0,29 0,27 0,27 0,25
index závislosti starých III/II 1997 2001 0,31 0,32 0,29 0,30 0,28 0,28 0,28 0,28 0,27 0,27 0,28 0,29 0,28 0,28
Zdroj: Okresy České republiky za rok 1997, 2001, ČSÚ „Index stáří“ charakterizuje přímo proces stárnutí a je dán poměrem poproduktivní a předproduktivní generace11 žijících (III/I). Vyjadřuje stav demo-ekonomické situace a podmínek demo-ekonomické rovnováhy. Mezi sledovanými roky, tj. 1997-2001 se index stáří jak na Vysočině, tak v ČR mírně zvýšil, což způsobil růst poměru starých osob vůči mladým. „Index hospodářské závislosti“ vyjadřuje podíl počtu ekonomicky závislých osob (mladých a starých) k produktivnímu obyvatelstvu (I+III/II). Hodnoty tohoto indexu se držely ve sledovaných letech na téměř stejné úrovni. Můžeme to přičíst bilanci, kdy poměr osob v produktivním věku se téměř nemění, zatímco počet osob v poproduktivním věku mírně stoupá, na index samotný to však nemá vliv díky klesajícímu zastoupení složky předproduktivní. Index hospodářské závislosti se dá detailněji rozčlenit na následující indexy. „Index závislosti mladých“ je podílem předproduktivních a produktivních obyvatel (I/II) a vyjadřuje zatížení obyvatelstva v produktivním věku péčí o mladou generaci. Je také ukazatelem reprodukční síly populace. Tento index v kraji Vysočina i v České republice klesá zhruba stejným způsobem. Za pokles může snižování zastoupení dětské složky oproti obyvatelstvu v produktivním věku. Poslední námi využitý ukazatel, „Index závislosti starých“, je podílem poproduktivní generace k produktivní (III/II) a vyjadřuje zatížení občanů v produktivním věku péčí o nejstarší generace. Tento index v kraji i České republice12 roste, toto potrvá i v příštích letech a v blízké budoucnosti poměr zastoupení vysokého osob seniorů v populaci oproti nižšímu počtu osob pracujících přinese spoustu negativních dopadů13. Při celkovém pohledu je opět patrná výhoda kraje Vysočina a jeho okresů proti České republice ve vyšší porodnosti a s tím spojeným mírně pomalejším stárnutím populace. Z demografického i ekonomického hlediska je samozřejmě lepší populace mladší pro udržení své reprodukce a ekonomického zajištění. Následující graf č.1 porovnává relativní věkovou strukturu populace kraje Vysočina s populací České republiky a je zkonstruován podle jednotek věku. V našem případě se jedná o zobrazení zvané strom života14, jiným, podobným znázorněním, bývá věková pyramida15, kterou rovněž ve studii využíváme. Na vrcholu je výrazně vyšší zastoupení žen než mužů, což je výsledkem odlišné úrovně úmrtnosti těchto pohlaví (souvisí to s mužskou nadúmrtností). Nahoře se také nacházejí početně slabé ročníky narozené v době 1.světové války a jejich vliv, vzhledem k jejich stáří i počtu osob v důchodovém věku, postupně zaniká. Stagnuje také počet osob nad 60 let, což můžeme přičíst početní slabosti ročníků narozených v době hospodářské krize ve 30.letech. Tyto osoby již vstoupily do důchodového věku. Lze si povšimnout silnějších ročníků narozených po 2.světové válce, které kompenzovaly předchozí nižší porodnost. Jsou to osoby narozené ve druhé polovině 40.let, které 11
v práci využíváme tzv. ekonomické vymezení generací Nejvýznamnějším dopadem porevolučního vývoje devadesátých let na věkovou skladbu byl pokles živě narozených. Úbytek dětí byl tak značný, že od roku 1997 žije v České republice více osob starších 60 let než dětí do 15 let a tato relace se v dalších letech bude trvale zvyšovat. (Langhamrová, J.Věkové a pohlavní složení obyvatelstva České republiky. VŠE, Praha). 13 viz.kapitola 3.2.1 a 4.1.4 14 Strom života je sestaven jako dva proti sobě orientované polygony, četnosti jsou vyneseny na vodorovné ose a vyjádřeny v absolutních nebo relativních hodnotách. 15 Běžným grafickým vyjádřením věkové skladby je v demografii obrazec, kterému říkáme věková pyramida. Vyjadřuje věkovou skladbu obyvatelstva pro muže (vlevo) a ženy (vpravo) k určitému datu, s použitím dvojitého histogramu (Veselá, 2002). 12
18
v brzké budoucnosti ovlivní počet osob v důchodovém věku. Patrné jsou malé zářezy ve věkové struktuře na přelomu 50.a 60.let způsobené nižší porodností v tomto období. V té době byl přijat potratový zákon (1957) a vliv měla pravděpodobně i politická situace na konci 60.let. V 70.letech si lze všimnout výrazného vzestupu počtu narozených, to je v době, kdy vstupovaly do reprodukčního věku silné poválečné ročníky a stát přijal navíc řadu pronatalitních opatření. V 80.letech se porodnost stabilizovala na poměrně nízké úrovni a v 90.letech se základna věkové pyramidy významně zúžila. Předpokládalo se, že početně silné ročníky narozené v 70.letech dokáží při nezměněných podmínkách zajistit dostatečný počet dětí a zvýšit úroveň porodnosti. Po roce 1989 však došlo k tak významným změnám v demografickém chování lidí, že se předpoklad nesplnil a naopak došlo k dalšímu snižování počtu narozených dětí (Langhamrová, J. Věkové a pohlavní složení obyvatelstva České republiky. VŠE, Praha). Pro současnou ČR je tak typický tzv. regresní typ populace, kde dětská složka populace početně nenahrazuje nejstarší věkové skupiny. V grafu vidíme výraznější podíl žen v populaci ČR mezi 45-55 roky oproti kraji, ten má zase vyšší podíl mužů mezi 40-47 lety. Vysočina má větší předproduktivní skupinu obyvatel, neboť do zhruba 20 let věku má relativně vyšší podíl mužů i žen. Jak v populaci ČR, tak kraje vidíme silnou skupinu obyvatel ve věku 45-55 let, kteří se v horizontu 10-20 let stanou ekonomicky neaktivními (seniory), a můžeme proto očekávat pomalé zvyšování ekonomické zátěže (důchody), vyšší spotřebu služeb (zdravotních a sociálních) atd. Stárnutí pravděpodobně nezpomalí ani vývoj porodnosti, neboť ta je od 90.let velmi nízká (i když na Vysočině je mírně vyšší než je průměr v ČR). Graf č. 1: Porovnání relativní věkové struktury populace kraje Vysočina a České republiky – strom života, 31.12.2002 100
Muži
Ženy
90
80
70
60
50
40
30
20
10
Česká republika Vysočina
0 1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
Zdroj: ČSÚ, Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020. 19
3.2.1
Důsledky stárnutí populace
Demografické stárnutí bude zřejmě nejvýznamnějším rysem populačního chování 21.století. Pokles úrovně porodnosti a zvýšení pravděpodobnosti dožití se vyššího věku vede k narůstání počtu starých osob, seniorů16. Můžeme očekávat, že v horizontu deseti let zamíří do důchodu početně silné generace narozené po 2.světové válce, čímž se oproti současnosti výrazně zvýší počet osob v poproduktivním věku. Fenoménem stáří nebude zasažena pouze ČR, ale celá Evropa, někdy se hovoří dokonce o jejím „šedivění“. Jde o komplexní problém, který ovlivňuje řadu oblastí společenského života (sociální, zdravotní, ekonomickou, právní, kulturní, rodinnou, komunální, regionální, státní atd.). K významným problémům stárnutí společnosti bude patřit zejména vznik mohutné ekonomicky závislé skupiny populace se specifickým životním stylem a potřebami zejména v oblasti veřejných služeb (zdravotní a sociální). Vzroste počet osob starších 85 let, zvýrazní se podíl žen (díky stále přetrvávající mužské nadúmrtnosti). Ty budou častěji osamělé a chudší, dá se očekávat vytváření územních koncentrací starých lidí jednak ve velkoměstech a jednak v izolovaných venkovských oblastech. O následcích populačního stárnutí se dnes vedou ve světě četné diskuse, významnými tématy jsou: • •
zpomalení ekonomického vývoje způsobeného nedostatečným přílivem nových kohort na trh práce, stárnoucí pracovní síla (s nižší potencí inovací, výkony a mobilitou) ekonomická zátěž pramenící ze zvyšujících se objemů prostředků vynakládaných na starobní důchody a výdajů na zabezpečení zdravotních a sociálních služeb
Reformován bude pravděpodobně celý důchodový systém ČR, který je dosud založen na průběžných platbách, kdy nynější ekonomicky aktivní generace v rámci sociální solidarity financuje dnešní seniory a věří, že příští generace, ekonomicky aktivní v produktivním věku, bude zase financovat je. Funkční je tento systém bez problémů v situaci, kdy jsou podíly ekonomicky aktivních osob v převaze nad podíly osob ekonomicky neaktivních. Avšak s proměnou těchto relací se mění index ekonomického zatížení – počet osob důchodového věku připadajících na sto osob ve věku ekonomické aktivity. Mnozí odborníci se domnívají, že současný systém průběžného financování důchodů by zvyšující se počty seniorů nemusel unést. Na občany tedy čeká spousta nepopulárních, ale nutných opatření včetně pozdějších odchodů do důchodu. Problematika systému zabezpečení ve stáří je ale daleko více komplikované a široké téma, které v naší studii zmiňujeme pouze pro doplnění. Stárnutí má také svá regionální specifika, některé kraje na tom budou lépe, jiné hůře. Nebude potřeba provozovat tolik školních a dalších zařízení pro děti, a naopak budou muset být posíleny sociální služby pro starší spoluobčany atd. Kraje a obce jsou již nyní nuceny provádět optimalizaci sítě a kapacit škol i sociálních a zdravotních zařízení, které se stávají díky populačnímu vývoji neefektivními, nebo naopak roste poptávka po jejich službách. V budoucnu bude tento problém ještě oscilovat. Udržení základní životní úrovně seniorů je normou všech vyspělých zemí. Se zvýšenými náklady, zejména ve spojitosti s důchody a náklady na zdravotně-sociální péči, musí společnost počítat.
3.3
Sociálně právní a národnostní složení kraje Sociálně právní a národnostní složení kraje nám dává přehled zejména o rodinném stavu obyvatel kraje,
vývoji sňatečnosti a rozvodovosti, národnostním složení a podílu věřících lidí. Důležitou součástí je také vzdělanostní struktura kraje. Všechny tyto údaje o složení populace regionu jsou užitečné pro odhalování možných specifických regionálních problémů. Ukazují nám rovněž významné změny v přístupech obyvatelstva k institucím jako je rodina apod. 3.3.1
Struktura podle rodinného stavu
Rodinný stav vyjadřuje vztah jednotlivce k právní instituci manželství. Jde o to, zda určitá osoba v manželství dosud nežila (osoby svobodné) nebo již žije (osoby ženaté nebo vdané) anebo její manželství skončilo fakticky (ovdověním) nebo právně (rozvodem manželství). V demografii jde o velmi důležitý údaj, neboť stále platí, že většina dětí se rodí v manželství. Rodina je také samostatně hospodařící ekonomickou jednotkou a jednotkou sociální, která poskytuje významné zabezpečení dětem a starým lidem. Skladba a váha 16
Populace seniorů se obvykle vymezuje věkem 65+. Věková skupina 65-74 (young-old) se označuje jako „třetí věk“, zatímco osoby 75+ (old-old) jako „čtvrtý věk. Termín oldest old se užívá ve spojitosti s osobami staršími 85 let (Rychtaříková, J. Úspěšné stárnutí-leitmotiv 21.století. Demografie č.1/2002, str.43)
20
jednotlivých druhů rodin a domácností je výrazně územně diferencována. Do tohoto stavu se promítá celá řada podmínek a faktorů daných mj. historickým vývojem, stupněm urbanizace tohoto kterého celku, konservativním či spíše liberálním přístupem obyvatel a v neposlední řadě jeho demografickými znaky a parametry. Okresy kraje Vysočina dosahují nejvyšších podílů úplných rodin17 v rámci celého státu (viz. tab.č.6). Konkrétně se mezi okresy s nejvyšším podílem úplných rodin řadí především okres Žďár nad Sázavou, s ním sousedící okres Třebíč, a pak Jihomoravské okresy Uherské Hradiště a Hodonín. Rovněž okresy Havlíčkův Brod a Pelhřimov se umísťují v tomto ukazateli na šestém, respektive osmém místě mezi všemi okresy ČR. Pokud se podíváme na kapitolu 3.3.4 Struktura podle náboženství, zjistíme, že rozložení těchto dvou charakteristik spolu velmi těsně koreluje. Totiž, že okresy s vysokým podílem věřících lidí mají také vysoký podíl úplných rodin. To se týká i rozvodovosti (kapitola 3.3.1.2), kde se ukazuje záporný vztah mezi mírou religiozity obyvatelstva a mírou rozvodovosti. Stejný vztah se potvrzuje i v souvislosti s podílem věřících občanů a mírou porodnosti, která je na Vysočině v rámci ČR nadprůměrná (viz.kap.4.1.1). Samozřejmě, že výše uvedené vztahy mohou, ale nemusejí hrát roli. Vyšší porodnost vykazují např. i oblasti s vyšším podílem romského obyvatelstva atd. Opačné polohy, tedy nejnižších podílů úplných rodin, naopak dosahují okresy s velkoměsty na svém území, a pak celá oblast severozápadních a severních Čech. Vévodí jim okres Most, se kterým má stejnou hodnotu Brno-město, a následují další velká města jako Ostrava či Plzeň nebo okresy s velkým městem (Karlovy Vary). Pro srovnání si ještě připomeňme, že Praha má úplných rodin ještě méně (43,3%). Samotný kraj Vysočina má nejvíce úplných rodin ze všech krajů v ČR, a to 62,4%, nejméně jich najdeme v kraji Karlovarském (49,6%) a Ústeckém (viz. kartogram č.1). Tabulka č. 6: Podíly úplných a neúplných rodin, nejvyšší hodnoty v ČR dle okresů Úplné rodiny celkem Neúplné rodiny celkem Domácnosti jednotlivců okres % okres % okres % Žďár nad Sázavou Třebíč Uherské Hradiště Hodonín Blansko Havlíčkův brod Opava Pelhřimov Vyškov Znojmo
64,1 63,9 63,7 63,6 63,1 62,4 62,2 62,1 61,8 61,7
Karlovy Vary Brno - město Praha - západ Sokolov Cheb Ostrava Praha - východ Česká Lípa Jablonec nad Nisou Most
16,3 15,7 15,6 15,5 15,1 14,9 14,9 14,7 14,7 14,7
Ústí nad Labem Most Plzeň - město Ostrava Teplice Brno - město Karlovy Vary Cheb Liberec Chomutov
34,6 34,5 34,2 33,9 33,7 33,3 32,9 32,5 32,2 32,1
Liberec Sokolov Chomutov Cheb Plzeň - město Ostrava Ústí nad Labem Karlovy Vary Brno - město Most
51,3 51,0 50,6 49,9 49,6 49,3 49,3 48,4 48,1 48,1
Ústí nad Orlicí Chrudim Opava Semily Třebíč Havlíčkův Brod Plzeň - jih Žďár nad Sázavou Rokycany Pelhřimov
11,3 11,3 11,3 11,2 11,0 10,9 10,9 10,8 10,5 10,3
Brno - venkov Opava Vyškov Znojmo Třebíč Břeclav Žďár nad Sázavou Blansko Uherské Hradiště Hodonín
24,8 24,7 24,4 24,1 24,0 23,9 23,9 23,7 23,6 22,7
Zdroj: Rodiny a domácnosti v ČR (podle SDLB), ČSÚ, 2004
17 Úplná rodina – manželský pár, případně tzv. faktické manželství, bez dětí nebo s dětmi (není brán ohled na věk dítěte). Tzv. faktické manželství - nesezdané soužití druha a družky. Kategorie byla konstruována na základě otázky na vztah k uživateli bytu a k osobě v čele domácnosti. Neúplná rodina – jeden z rodičů minimálně s jedním dítětem (bez zřetele k jeho věku). Závislé dítě – osoba do věku 25 let včetně, ekonomicky neaktivní, mající k osobě v čele domácnosti vztah syn nebo dcera. Nejčastěji dítě předškolního věku, dítě školou povinné, případně student střední či vysoké školy. Ostatní případy závislých dětí nejsou již tak četné. Vícečlenná nerodinná domácnost - skládá se ze dvou nebo více jednotlivých osob, příbuzných i nepříbuzných hospodařících společně. Domácnost jednotlivce – osoba bydlící v bytě buď sama, nebo jako podnájemník, případně bydlící společně s další domácností, ale hospodařící samostatně.
21
Kartogram č. 1: Podíl úplných rodin z celkového počtu domácností (SLDB k 1.3.2001)
Zdroj: Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002, ČSÚ, 2004 K 1.3.2001 bylo v ČR 2 333 592 úplných rodin, z toho 1 091 tisíc se závislými dětmi. V úplných rodinách žije 71% všech obyvatel České republiky – téměř 7 300 tisíc osob, z toho 1 831 tisíc závislých dětí. Úplné rodiny nadále zůstávají převažujícím typem domácností v ČR; v posledním desetiletí však došlo k jejich největšímu poklesu za posledních čtyřicet let – o téměř 180 tisíc ve srovnání s rokem 1991. Počet úplných rodin se závislými dětmi se ve srovnání s rokem 1991 snížil ještě výrazněji, o 305 tisíc. Dvoudětné úplné rodiny zůstávají i přes jejich pokles nejčetnějším typem rodiny s dětmi v ČR (Základní informace o rodinách a domácnostech v České republice získané ze SLDB 2001, ČSÚ, 2004).
3.3.1.1 Sňatečnost Současná úroveň sňatečnosti v České republice se z dlouhodobého hlediska jeví jako nízká18. Desetiletý vývoj sňatkového chování v nově utvářeném tržním prostřední České republiky prodělal zásadní změnu, ve sledovaném období (viz. tab.č.7) se počet uzavřených sňatků snížil téměř o třetinu. Také průměrný věk při prvním sňatku vzrostl u mužů na 29,3 let a 26,9 let u žen. Pokles úrovně sňatečnosti v posledních deseti letech 20.století měl své hlavní příčiny ve snížení intenzity sňatečnosti svobodných osob do 25 let věku, a to i přesto, že mladí lidé v rámci šetření populačního klimatu nadále přisuzují rodině velký význam. Bylo to způsobeno především změnou kulturních a morálních vzorců po „sametové revoluci“ v roce 1989. Před rozhodováním o uzavření sňatku a založení rodiny dnes mladí lidé požadují naplnění některých ekonomických ambicí (vyřešení bytové otázky, finanční příjem ze stálého zaměstnání atd.), ale i dosažení určité míry seberealizace (zejména při studiu a cestování), protože sňatkem se některých těchto životních hodnot musejí vzdát, případně je omezit. Další důvody je třeba hledat v racionální rovině: při ponechání sociálních výhod garantovaných státem (např. příspěvky matkám-samoživitelkám) se rozhodnutí setrvat s partnerem v nesezdaném svazku jeví ekonomicky výhodnější náhradou za legalizované manželství.
18
v mezinárodním porovnání však stále ještě mírně převyšuje sňatečnost západoevropských populací
22
Tabulka č. 7: Hrubá míra sňatečnosti střed. stavu) Území 1989 1991 Pelhřimov 6,90 6,73 Havlíčkův Brod 6,85 6,39 Jihlava 7,72 6,89 Třebíč 7,35 6,81 Žďár nad Sázavou 7,58 6,96 Vysočina 7,32 6,77 Česká republika 7,84 6,98
ve vybraných letech (počet sňatků na 1000 obyvatel 1993 6,58 6,17 6,64 6,82 6,58 6,57 6,39
1995 5,04 4,98 4,86 5,20 5,10 5,04 5,32
1997 5,20 5,00 5,50 5,30 5,50 5,30 5,60
1999 5,10 5,10 5,20 4,80 5,10 5,10 5,20
2001 4,80 4,80 5,40 4,80 4,90 4,90 5,10
2002 5,04 4,91 5,18 4,93 5,03 5,02 5,17
Zdroj: Pohyb obyvatelstva v České republice v roce 1989.., 2002, ČSÚ V kraji Vysočina je míra sňatečnosti od roku 1995 poměrně stabilizovaná a téměř kopíruje vývoj v celé České republice. Míra sňatečnosti je v porovnání s ČR jen lehce pod průměrem. Rozdíly mezi jednotlivými okresy jsou minimální, celý kraj je v tomto ohledu homogenní. Tabulka č. 8: Hrubá míra sňatečnosti, 1993-2001, kraje ČR Rok sňatku Území 1993*) 1994 1995 1996 1997 1998
1999
2000
2001**)
Muži Hlavní město Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský Česká republika
6,2 6,3 6,5 6,4 6,8 6,7 6,7 6,6 6,4 6,6 6,3 6,4 6,0 6,3 6,4
5,7 5,6 5,5 5,8 6,0 6,0 5,8 5,6 5,8 5,5 5,4 5,4 5,5 5,8 5,7
5,4 5,3 5,4 5,4 5,5 5,4 5,4 5,4 5,2 5,0 5,2 5,1 5,1 5,5 5,3
Hlavní město Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský Česká republika
5,9 6,2 6,5 6,5 6,6 6,7 6,7 6,6 6,6 6,5 6,2 6,3 6,0 6,2 6,3
5,6 5,6 5,5 5,8 6,0 5,9 5,8 5,5 5,9 5,6 5,5 5,4 5,6 5,8 5,7
5,3 5,4 5,4 5,4 5,5 5,4 5,5 5,4 5,2 5,1 5,2 5,1 5,1 5,5 5,3
5,4 5,2 5,5 5,2 5,3 5,4 5,6 5,2 5,3 5,2 4,9 5,0 5,0 5,3 5,2
6,0 5,8 5,5 5,6 6,6 5,8 5,8 5,4 5,4 5,3 5,3 5,3 5,3 5,6 5,6
5,4 5,2 5,5 5,4 5,9 5,5 5,7 5,6 5,4 5,2 5,0 5,3 5,2 5,2 5,3
5,4 5,3 5,3 5,4 5,8 5,3 5,6 5,3 5,0 5,1 5,1 4,9 5,0 4,9 5,2
5,9 5,4 5,5 5,7 6,1 5,4 5,7 5,5 5,2 5,1 5,3 4,9 5,0 5,0 5,4
5,5 5,2 5,1 5,3 5,8 5,3 5,5 5,1 4,9 4,9 4,9 4,7 4,7 4,8 5,1
5,3 5,2 5,4 5,3 5,3 5,4 5,6 5,2 5,4 5,2 4,9 5,0 5,0 5,2 5,2
5,9 5,7 5,4 5,7 6,3 5,9 5,9 5,4 5,5 5,3 5,3 5,4 5,4 5,6 5,6
5,3 5,3 5,5 5,4 5,9 5,5 5,8 5,5 5,4 5,3 5,1 5,3 5,3 5,2 5,3
5,3 5,3 5,3 5,4 5,9 5,2 5,7 5,2 5,2 5,2 5,0 4,8 5,1 4,9 5,2
5,8 5,4 5,5 5,7 6,0 5,5 5,9 5,6 5,2 5,2 5,3 5,0 5,1 5,0 5,4
5,3 5,1 5,0 5,3 5,9 5,3 5,6 5,2 4,9 5,0 5,0 4,8 4,7 4,8 5,1
Ženy
Zdroj: Vývoj sňatečnosti a rozvodovosti v ČR po roce 1989, ČSÚ, 2002
23
Ačkoliv sňatečnost jako společenský jev není sám o sobě přímou součástí reprodukčního procesu, v podmínkách naší kultury však do značné míry podmiňuje19 porodnost a z tohoto důvodu ji můžeme zařadit k významným faktorům ovlivňujícím přirozenou reprodukci obyvatelstva. Model časné20 a časté sňatečnosti, který známe z komunistického režimu, se v hospodářsky vyspělých zemích nevyskytuje a je zřejmé, že své místo již nenalezne ani v populaci České republiky.
3.3.1.2 Rozvodovost Rozvod bývá definován jako zrušení manželství za života manželů soudním rozhodnutím, které vychází z konstatování objektivní existence rozvratu a neschopnosti manželství plnit své společenské funkce. V České republice se od 80.let rozvádí okolo 30 tisíc manželství ročně a tento počet se nemění ani přes klesající počty sňatků a měnící se strukturu obyvatelstva. Po roce 1989 se dlouhodobý růst počtu rozvodů zastavil a na poměrně vysoké úrovni se prakticky ustálil (s drobnými výkyvy) po celá devadesátá léta. Více než čtyři manželství z deseti jsou v ČR později rozvedena. V mezinárodním kontextu z tohoto pohledu patříme k zemím jako jsou Německo, Velká Británie, skandinávské země nebo také Ruská federace a pobaltské státy, které vykazují vysokou úroveň rozvodovosti. Naopak k zemím s nejmenší intenzitou rozvodovosti patří země se silnou katolickou tradicí, především Itálie, Španělsko a Polsko. I na Slovensku je úroveň rozvodovosti v porovnání s ČR o třetinu menší. Tabulka č. 9: Hrubá míra rozvodovosti ve vybraných letech (počet rozvodů na 1000 obyvatel střed. stavu) Území 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2002 Pelhřimov 1,70 1,78 2,25 1,84 2,10 1,60 2,20 1,98 Havlíčkův Brod 1,87 1,94 2,64 2,50 2,20 1,60 2,20 2,72 Jihlava 2,35 2,49 2,44 2,65 3,10 2,10 2,60 2,82 Třebíč 1,54 1,80 2,28 2,11 2,00 1,80 2,50 2,04 Žďár nad Sázavou 1,50 1,36 1,85 1,98 1,90 1,80 2,10 1,91 Vysočina 1,78 1,86 2,27 2,22 2,20 1,80 2,30 2,29 Česká republika 3,03 2,85 2,93 3,01 3,20 2,30 3,10 3,11 Zdroj: Pohyb obyvatelstva v České republice v roce 1989.., 2002, ČSÚ Podle hrubé míry rozvodovosti, která vyjadřuje počet rozvodů za kalendářní rok na 1000 obyvatel středního stavu, má kraj Vysočina nejnižší rozvodovost mezi všemi kraji v ČR (viz. tab.č.10). Uvnitř kraje jsou patrné rozdíly, nejméně se rozvádí lidé v okrese Žďár nad Sázavou a Pelhřimově, naopak například Jihlava se již přibližuje k celostátnímu průměru. Z hlediska velikosti obcí je vyšší rozvodovost ve větších městech než ve městech malých a na venkově, což je platí i pro celou republiku. Rozvodovost ve větších sídlech je důsledkem známých skutečností – nižší společenské kontroly, anonymity městského prostředí a také většího množství příležitostí k navázání nových kontaktů. Nižší rozvodovost v kraji můžeme vysvětlit kromě sídelní struktury kraje, na Vysočině charakteristické větším počtem menších sídel, také vyšším podílem věřících lidí.
19
V uplynulých 50 letech probíhala reprodukce obyvatelstva z 95% právě v rodině, téměř celé generace mužů a žen vstupovali do manželství a mimo tuto instituci jich zůstávala pouze malá část. 20 Rodiny v Československu se po roce 1970 vytvářely převážně na základě legálních svazků, republika tak zaujímala v úrovni sňatečnosti přední místo v Evropě. Důraz na rodinu jako „základ státu“ byl v minulosti nejen krédem oficiálně proklamovaným vládou, ale v podstatě se shodoval i s vnitřními postoji a reálným chováním velké části populace. V letech politické nejistoty lidé pravděpodobně více hledali hodnoty v rodině a jejím blízkém okolí. Paradoxně uvolnění politického systému se zavedením demokracie přispělo i k uvolnění rodinných forem a chování (Veselá, 2002).
24
Tabulka č. 10: Hrubá míra rozvodovosti 1993-2001, kraje ČR Rozvody na 1000 Kraj 1993 1994 1995 1996 1997 Hl.město Praha 3,18 3,14 3,47 3,39 3,42 Středočeský 2,86 3,06 3,01 3,26 3,23 Jihočeský 2,71 3,17 3,05 3,03 3,09 Plzeňský 3,06 3,25 3,11 3,40 3,18 Karlovarský 4,26 4,02 4,04 4,23 4,10 Ústecký 3,33 3,57 3,14 4,09 3,93 Liberecký 3,82 4,00 3,55 3,90 3,67 Královéhradecký 3,33 3,12 3,33 3,21 3,24 Pardubický 2,77 2,76 2,96 2,93 2,93 Vysočina 2,27 2,06 2,22 2,33 2,24 Jihomoravský 2,76 2,55 2,66 2,76 2,70 Olomoucký 2,54 2,80 2,72 2,80 2,88 Zlínský 2,11 2,22 2,25 2,51 2,37 Moravskoslezský 2,79 2,92 3,05 3,35 3,27 Česká republika 2,93 2,99 3,01 3,21 3,15
obyvatel 1998 1999 3,69 2,56 3,31 2,40 2,69 2,62 2,93 2,33 3,75 2,95 4,32 2,28 3,78 2,45 2,98 2,13 2,66 2,32 1,89 1,81 2,75 2,04 2,91 2,03 2,28 1,86 3,33 2,46 3,14 2,30
2000 3,25 2,97 2,70 3,00 3,80 3,30 3,00 2,80 2,60 2,20 2,60 2,70 2,20 3,10 2,89
2001 3,52 3,02 2,98 3,08 3,46 3,98 3,38 2,99 2,75 2,30 2,75 2,77 2,49 3,28 3,09
Zdroj: Vývoj sňatečnosti a rozvodovosti v ČR po roce 1989, ČSÚ, 2002 V mezikrajovém srovnání vidíme, že od roku 1993 se míra rozvodovosti příliš nezměnila, v některých krajích se dokonce snížila, pravděpodobně také v důsledku nižšího počtu uzavíraných sňatků; v roce 1998 došlo také ke změně rozvodové legislativy. Dlouhodobě nejvyšší rozvodovost je v Karlovarském, Ústeckém a Libereckém kraji a v Praze. Nejnižší rozvodovost je dlouhodobě v kraji Vysočina a ve Zlínském kraji. Diference mezi územími s vysokou a s nízkou rozvodovostí trvají, postupně se však zmenšují. Následující kartogram ukazuje vývoj rozvodovosti v okresech za období 1998-2002. Nelze si nepovšimnout „světlého pásu“ uprostřed mapy znázorňujícího nižší míru rozvodovosti v kraji Vysočina. Kartogram č. 2: Rozvody na 100 sňatků (průměr let 1998-2002)
Zdroj: Okresy České republiky za rok 2002, ČSÚ
25
3.3.2
Vzdělanostní struktura21
Vzdělanostní struktura charakterizuje sociokulturní úroveň dané populace, úzce souvisí s celou řadou sociálních jevů22 a také vypovídá o možných podmínkách rozvoje území z hlediska jeho lidského potenciálu. Nejvyšší dosažené vzdělání populace23 kraje Vysočina se liší od průměru České republiky ve všech hodnotách, rozdíly se pohybují ale pouze kolem 2 procentních bodů. Pouze základní (či nedokončené základní) vzdělání má 24,5% obyvatel (23,4% v ČR), střední vzdělání bez maturity 40,5% (37,9% v ČR), střední vzdělání s maturitou 26,3% (v ČR 27,1%), terciární vzdělání však jen 7,7% (v ČR 10,2%). Pokud sledujeme úroveň vzdělání mezi jednotlivými okresy Vysočiny, jsou výsledky velmi vyrovnané, s rozdíly většinou jen kolem jednoho procentního bodu. Doplňujícím pohledem na vzdělanostní strukturu, který postihuje i dynamiku změn v kraji Vysočina ve srovnání s celostátním průměrem, je srovnání hodnot pro dvě věkové skupiny: ve věku 20-29 let a 30-39 let. V tomto ohledu je však srovnání pro kraj Vysočina pozitivní, rozdíly v kategorii klíčové pro další rozvoj společnosti, tj.v podílech osob s terciárním vzděláním (resp. alespoň s maturitou), jsou výrazné: hodnoty pro věkovou skupinu 20-29 let pro kraj Vysočina činí již 19,4% (resp. 53,4%), pro Českou republiku pak 19,0% (resp. 52,8%), zatímco pro věkovou skupinu 30-39 let byly pro kraj Vysočina jen 11,6% (resp. 46,4%), pro Českou republiku 14,2% (resp. 48,8%). Lze tedy konstatovat, že dynamika změn je v rozhodujícím hledisku, tj. v nárůstu počtu osob s terciárním vzděláním, pro kraj Vysočina strmější a tedy do budoucna příznivější (Podkladová studie k dlouhodobému záměru vzdělávání a rozvoje výchovně vzdělávací soustavy kraje Vysočina, 2003). Tabulka č. 11: Obyvatelstvo 15tileté a starší podle nejvyššího ukončeného vzdělání v jednotlivých krajích k 1.3.2001
Kraj
v tom nejvyšší ukončené vzdělání v % Obyv.15tileté a starší vyšší úplné střední bez celkem základní střední odborné a vysokoškolské s maturitou
nezjištěné vzdělání vzdělání
nástav.
ČR celkem
8 575 198
23,0
38,0
24,9
3,5
8,9
0,4
1,3
Hlavní město Praha
1 012 404
14,5
28,8
30,5
5,2
18,8
0,2
2,0
Středočeský kraj
943 364
23,1
40,4
24,4
3,3
7,0
0,5
1,3
Jihočeský kraj
521 436
23,5
38,7
25,1
3,3
7,8
0,4
1,2
Plzeňský kraj
464 221
23,0
39,4
25,0
3,1
7,8
0,4
1,3
Karlovarský kraj
253 373
27,9
38,4
22,7
3,1
5,6
0,8
1,5
Ústecký kraj
681 355
27,3
39,3
22,3
2,9
5,3
0,8
2,1
Liberecký kraj
356 007
23,9
40,1
23,8
3,2
7,0
0,4
1,6
Královéhradecký kraj
460 986
22,5
39,7
25,2
3,6
7,5
0,4
1,1
Pardubický kraj
422 722
22,7
40,8
24,5
3,6
7,0
0,4
1,0
429 483
24,1
40,6
24,2
3,2
6,7
0,4
0,8
Jihomoravský kraj
947 580
23,3
37,0
24,6
3,5
10,3
0,4
0,9
Olomoucký kraj
533 985
23,6
39,1
24,7
3,0
8,1
0,6
0,9
Zlínský kraj
496 595
24,8
39,0
24,1
3,2
7,7
0,4
0,8
Moravskoslezský kraj 1 051 687 25,2 38,7 23,4 3,1 Zdroj: Úroveň vzdělání obyvatelstva podle výsledků sčítání lidu, ČSÚ, 2003
7,8
0,5
1,3
Vysočina
Z tabulky č.11 lze vysledovat nižší zastoupení vysokoškolsky vzdělaných občanů v populaci Vysočiny oproti většině krajů. Výrazně jsou naopak v regionu zastoupeni lidé se středním vzděláním bez maturity, a to průměrně o více než 5% ve srovnání s ostatními kraji. To může být zapříčiněno zejména uplatněním na trhu 21
vzdělanostní strukturou rozumíme nejvyšší dosažený stupeň vzdělání například ovlivňuje složení populace podle zaměstnanosti, sňatkový věk, počet dětí v rodině, rozvodovost, míru migrace atd. 23 starší 15 let 22
26
práce, protože pro Vysočinu je charakteristická vysoká zaměstnanost ve dřevařském a zpracovatelském průmyslu, které tento způsob vzdělání preferují. Další hypotézou, pro jejíž oporu jsme přiložili tabulku č.12, je to, že v kraji Vysočina je nižší podíl vysokoškolsky vzdělaného obyvatelstva díky jeho sídelní struktuře. V následující kapitole 3.4 se přesvědčíme o vysokém podílu osob žijících v malých sídlech oproti průměru ČR. Jak nám ukazuje statistika v tabulce č.12, vzdělanost úměrně stoupá s velikostí obce, v níž člověk žije. V úvahu musí být brán také fakt, že velká města nabízejí vhodnou práci pro vzdělané a kvalifikované lidi, kteří by jinak na venkově asi nenašli uplatnění. I tak lze vysvětlit lehce nižší podíl osob s absolvovaným terciálním vzděláním v populaci kraje. Je pravděpodobné, že vzhledem k trendům ve vzdělávání a k současnému posunu společnosti v kladení většího důrazu na vědění a kvalitu vzdělání, bude v počet obyvatel jak se středním vzděláním s maturitou, tak vysokoškolsky vzdělaných, růst. Tabulka č. 12: Obyvatelstvo 15tileté a starší podle nejvyššího ukončeného vzdělání a velikostních skupin obcí k 1.3.2001 Nejvyšší ukončené vzdělání v % Obyv. 15tileté úplné vyšší bez nezjištěné a starší střední s odborné a vysokoškolské vzdělání vzdělání celkem maturitou nástav. 1 975 109 3 255 400 2 134 917 296 254 762 459 37 932 113 127 8 575 198
Velikostní skupina obce základní střední
absol. v% 23,0 38,0 24,9 3,5 8,9 do 199 obyvatel 31,8 43,6 17,7 2,0 3,4 200 - 499 29,5 44,5 18,7 2,1 3,5 500 - 999 27,9 44,0 19,9 2,3 4,3 1 000 - 1 999 26,8 42,8 21,3 2,4 5,0 2 000 - 4 999 25,9 41,5 22,5 2,7 5,8 5 000 - 9 999 23,8 40,2 24,5 3,3 6,7 10 000 - 19 999 22,3 37,9 26,3 3,8 8,1 20 000 - 49 999 21,7 36,4 27,5 3,8 9,1 50 000 - 99 999 21,7 35,7 26,8 3,9 9,6 100 000 a více obyv. 16,8 30,5 29,2 4,7 16,8 Zdroj: Úroveň vzdělání obyvatelstva podle výsledků sčítání lidu, ČSÚ, 2003 Celkem
0,4 0,5 0,6 0,6 0,7 0,6 0,4 0,4 0,3 0,4 0,2
1,3 1,0 1,1 1,0 1,0 1,0 1,1 1,2 1,2 1,9 1,8
100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Kartogram č. 3: Podíl vysokoškolsky vzdělaného obyvatelstva v okresech ČR
Zdroj: Úroveň vzdělání obyvatelstva podle výsledků sčítání lidu, ČSÚ, 2003 27
Situace v terciálním vzdělávání v kraji se v blízké době zlepší plánovaným vznikem neuniverzitní vysoké školy se sídlem v Jihlavě. Měla by se tak zkvalitnit vzdělávací nabídka v regionu a tím přispět k lepšímu rozvoji jeho lidských zdrojů a otevřít tak cestu dalšímu rozvoji. 3.3.3
Národnostní složení24
V kraji Vysočina nejsou nijak významně zastoupeny národnostní menšiny, populace kraje, jak ukazuje následující tabulka, je značně homogenní. Většina obyvatelstva se hlásí k české národnosti. Nejpočetnější národnostní menšinou jsou tak Slováci, kteří tvoří i největší národnostní menšinu v ČR (pokud pomineme národnost moravskou). U skupiny Romů jsou údaje zřejmě problematické, neboť tato skupina obyvatelstva se často hlásí k jiné než romské národnosti (česká, slovenská). Tabulka č. 13: Obyvatelstvo podle národnosti v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 v tom národnost Obyvatelstvo Území celkem česká moravská slezská slovenská německá polská romská ostatní a jiště Česká republika 10 230 060 9 249 777 380 474 10 878 193 190 39 106 51 968 11 746 292 921 Vysočina 519 211 475 954 26 145 42 3 732 319 258 258 12 503 Havlíčkův Brod 95 040 92 268 213 1 568 50 51 24 2685 Jihlava 108 413 102 735 1 801 9 903 145 52 83 1347 Pelhřimov 72 984 70 856 117 5 532 43 49 35 3326 Třebíč 117 367 100 126 12 793 21 940 31 52 78 3280 Žďár n. Sáz. 125 407 109 969 11 221 6 789 50 54 38 0 Zdroj: Sčítání lidu, domů a bytů k 1.3.2001, základní informace o okresech a krajích, ČSÚ, 2003 3.3.4
Struktura podle náboženství
Vysočina patří mezi kraje s vyšším zastoupením věřících, jejich podíl se pohybuje kolem 46% obyvatelstva. Tata hodnota je vzhledem k celorepublikovým 32% nadprůměrná. Vyšší procento věřícího obyvatelstva má pouze Zlínský kraj (55,2%), naopak nejméně věřících občanů žije na Ústecku, Liberecku a Karlovarsku (viz. tab.č.14). Největší přízni se těší římskokatolická církev, teprve s velkým odstupem ji následují církve další. Nejmenší míru religiozity vykazuje okres Jihlava (jen 38,8%). Okresem s největším podílem věřících lidé je Žďár nad Sázavou (téměř 57%). Tabulka č. 14: Obyvatelstvo podle náboženského vyznání v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 v tom Území Česká republika Vysočina
Obyvatelstvo bez vyznání celkem
věřící
římskokatolická
10 230 060
absol. % absol. % 6 039 991 59,0 3 288 088 32,1 2 740 780
519 211
214 647 41,3 240 669 46,4 217 251
v tom církev nezjištěno českobr.čsl. ostatní evangel. husitská 117 212
99 103
330 993
901 981
8 596
2 244
12 578
63 895
Havlíčkův Brod
95 040
44 081
46,4
38 182
40,2
34 250
947
769
2216
12 777
Jihlava
108 413
54 122
49,9
42 013
38,8
37 646
999
551
2817
12 278
Pelhřimov
72 984
28 955
39,7
33 709
46,2
30 860
825
248
1776
10 320
Třebíč
117 367
47 315
40,3
55 780
47,5
51 983
904
416
2477
14 272
Žďár n. Sáz.
125 407
40 174
32,0
70 985
56,6
62 512
4 921
260
3292
14 248
Zdroj: Sčítání lidu, domů a bytů k 1.3.2001, základní informace o okresech a krajích, ČSÚ, 2003
24
národnostní složení je charakterizováno příslušností jedinců k určitému národu, tj. historicky vzniklému, stabilnímu společenství lidí, pro které je příznačný především společný jazyk, území, materiální a duchovní kultura, společné tradice atd. Může územně přesahovat stát, nebo spolu s jinými národy tvořit národnostně smíšený stát.
28
Míra religiozity má obecně vliv na některé další ukazatele jako je porodnost, rozvodovost nebo třeba počet úplných rodin. Pokud vezmeme v úvahu získané statistické údaje, tato teorie se plně potvrzuje. Jako příklad uvádíme okres Žďár nad Sázavou, kde se hlásí k víře 56,6% obyvatelstva. Tento okres má největší počet úplných rodin (64,1%) a největší porodnost v kraji a zároveň mu v těchto ukazatelích patří v celorepublikovém srovnání čelní příčky. Také ostatní okresy Vysočiny jsou na tom obdobně, snad s výjimkou Jihlavy, která v míře religiozity a v dalších ukazatelích lehce zaostává. Tabulka č.15 nabízí komparaci mezi jednotlivými kraji. Vysočina je společně se Zlínským a Jihomoravským krajem v míře religiozity vysoce nad celorepublikovým průměrem, což ukazuje i schéma č.4. Tabulka č. 15: Obyvatelstvo podle náboženského vyznání a krajů (v %) Kraj Celkem Hl. m. Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj
Obyvatelstvo celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
v tom:
Církev Církev Českobr. Církev ostatní a věřící římsko- církev čsl. nepřesně celkem katolická evangel. husitská určené 32,1 26,8 1,1 1,0 3,2 24,5 17,6 1,4 1,5 4,0 23,4 19,0 1,1 1,2 2,2 34,7 30,6 0,5 0,8 2,8 24,2 20,7 0,7 0,5 2,3 20,5 15,7 1,2 0,4 3,2 15,8 12,0 0,7 0,7 2,5 18,4 13,0 0,8 1,6 2,9 26,6 20,6 1,0 2,4 2,7 32,0 26,3 2,4 1,1 2,3 46,4 41,8 1,7 0,4 2,4 43,7 38,9 1,0 0,7 3,0 37,0 32,4 0,7 1,1 2,8 55,2 48,9 2,9 0,4 3,1 40,2 32,5 0,8 0,7 6,1
bez nezjištěno vyznání 59,0 67,3 68,6 52,6 65,4 72,3 77,2 72,6 63,9 58,9 41,3 47,5 53,8 36,9 52,3
8,8 8,2 8,0 12,8 10,3 7,1 7,0 9,0 9,4 9,1 12,3 8,8 9,2 7,8 7,5
Zdroj: Náboženské vyznání obyvatelstva, ČSÚ, 2003 Kartogram č. 4: Podíl věřících obyvatel (SLDB 2001)
Zdroj: Náboženské vyznání obyvatelstva, ČSÚ, 2003 29
3.4
Prostorová struktura obyvatelstva kraje Vysočina Prostorovou strukturou obyvatelstva rozumíme jeho rozmístění na určitém území. Toto rozmístění se může
měnit buď migrací nebo také v důsledku rozdílů v úrovni přirozené reprodukce různých částí území. Základním ukazatelem rozmístění obyvatelstva je jeho hustota25 na vymezeném území. Důležitým ukazatelem ekonomického a sociálního charakteru oblasti je podíl městského a venkovského obyvatelstva. 3.4.1
Koncentrace obyvatelstva
Kraj Vysočina patří spolu s krajem Plzeňským a Jihočeským mezi tři nejméně zalidněné kraje v České republice, (dosahuje necelých 58% průměrné hustoty). Sídelní struktura kraje je značně rozdrobená, s vysokým počtem relativně velmi malých obcí26. Dá se charakterizovat vysokým podílem obyvatel žijících v obcích nejmenší velikosti (přes 20% populace Vysočiny proti necelým 9% průměru ČR) a nízkým podílem městského obyvatelstva (jen 58% proti průměru ČR s téměř 71%; v obcích nad 10 tisíc obyvatel žije jen o něco více než třetina obyvatel, zatímco v průměru ČR více než polovina). Síť obcí je tak poměrně hustá, s nejmenší průměrnou rozlohou obce v ČR (jen tři čtvrtiny celostátního průměru) a méně než polovičním středním počtem obyvatel. Hustota zalidnění kraje je 75,3 obyvatel na 1 km2. Území pěti okresů tvořících kraj Vysočina (okresy Havlíčkův Brod, Jihlava, Pelhřimov, Třebíč a Žďár nad Sázavou) bylo k 1.3.2001 rozděleno na 730 obcí (pouze Středočeský kraj má více obcí). Průměrná obec má 714 obyvatel (průměr ČR činí 1645 obyvatel), což představuje nejnižší hodnotu mezi kraji. K datu posledního sčítání lidu (1.3.2001) mělo 33 obcí v kraji statut města. Kartogram č. 5: Podíl obcí do 300 obyvatel z celkového počtu obcí k 31. 12. 2001
Zdroj: Statistická ročenka kraje Vysočiny, ČSÚ, 2002 25
hustota obyvatelstva se obvykle posuzuje pomocí míry hustoty obyvatelstva na kilometr čtvereční, někdy se používá i termín lidnatost. 26 obec je základním územním samosprávným společenstvím občanů, tvoří územní celek, který je vymezen hranicí.
30
Tabulka č. 16: Srovnání krajů České republiky podle počtu obyvatel a hustoty zalidnění Počet obyvatel Počet obyvatel na 1 km2 Kraj 2000 2001 2002 pořadí 2000 2001 2002 pořadí Moravskoslezský 1 279 951 1 268 603 1 264 347 1 230 228 228 2 Praha 1 183 900 1 164 682 1 158 800 2 2 385 2 346 2 334 1 Středočeský 1 113 149 1 124 303 1 125 735 3 101 102 102 10 Jihomoravský 1 136 689 1 126 962 1 122 759 4 161 160 159 3 Ústecký 826 992 820 241 819 442 5 155 154 154 4 Olomoucký 641 554 639 176 637 401 6 125 124 124 7 Jihočeský 625 991 625 401 624 778 7 62 62 62 14 Zlínský 598 057 594 868 593 458 8 151 150 150 5 Plzeňský 551 650 550 481 549 369 9 73 73 73 13 Královéhradecký 551 297 550 556 548 698 10 116 116 115 8 Vysočina 521 019 518 953 517 959 11 75 75 75 12 Pardubický 508 542 507 981 506 849 12 113 112 112 9 Liberecký 429 113 428 097 427 418 13 136 135 135 6 Karlovarský 304 599 303 888 303 761 14 92 92 92 11 Zdroj: Okresy ČR v roce 2000; Sčítání lidu, domů a bytů 2001; Pohyb obyvatelstva v roce 2002, ČSÚ Se svými 75 obyvateli na km2 zaujímá kraj Vysočina až 12.místo mezi ostatními kraji ČR, co se týká hustoty zalidnění. Nejvíce obyvatel žije v malých obcích v okolí Pelhřimova, Telče a Třebíče. Hlavní koncentrace osídlení je ve dvou urbanizovaných prostorech: • • 3.4.2
Jihlava - Havlíčkův Brod, kde je soustředěno cca 15 % obyvatelstva Žďár nad Sázavou - Nové Město na Moravě - Bystřice nad Pernštejnem s cca 9 % obyvatelstva Obce městského a venkovského typu
Podle velikosti a ekonomického charakteru sídel rozlišujeme městská sídla a venkovská sídla. Města27 jsou chápána jako sídelní, správní a průmyslová centra, jejichž rozvinutá síť zázemí slouží i obyvatelům okolí. Vyznačují se zejména velkou hustotou obyvatelstva. Naopak venkovská sídla jsou charakteristická svým zemědělským rázem, nižším počtem obyvatel i hustotou obyvatelstva. Pro kraj Vysočina je charakteristická roztroušenost malých jednotlivých sídel, nejvíce jsou zastoupena sídla s méně jak 500 obyvateli. Statut města má 33 obcí. Tabulka č. 17: Velikostní struktura obcí – srovnání kraje Vysočina a ČR Kraj Vysočina Velikostní skupina obcí Počet obyvatel Podíl (%) 2000 2001 2000 2001 do 199 41 992 42180 8,1 8,1 200 až 499 67 238 66741 12,9 12,9 500 až 999 64 753 64039 12,4 12,4 1 000 až 1 999 47 001 46918 9,0 9,1 2 000 až 4 999 48 243 48174 9,3 9,3 5 000 až 9 999 63 099 62684 12,1 12,1 10 000 až 19 999 50 052 49682 9,6 9,6 20 000 až 49 999 87 876 87520 16,9 16,9 50 000 až 99 999 50 958 50377 9,8 9,7 více než 100 000 Zdroj: Malý lexikon obcí 2001, 2002, ČSÚ
27
Česká republika Podíl (%) 2000 2001 2,0 2,0 6,5 6,5 8,7 8,7 8,9 8,9 11,0 11,0 8,6 8,8 9,3 9,4 12,1 11,9 12,1 12,0 20,9 20,7
za město je považována obec, které byl na základě zákona o obcích udělen statut města
31
Rozdělení dle velikosti obcí je důležité zejména také pro pochopení rozdílů mezi městy a venkovem z demografického hlediska. Výzkum28 totiž dokázal vztah mezi velikostí obce a plodností a potratovostí. Vyšlo najevo, že úroveň plodnosti se v ČR snižuje s rostoucí velikostí obce. Nejmenší, venkovské obce, měly vyšší plodnost a nízkou potratovost, největší obce (velkoměsta) naopak nízkou úroveň plodnosti i potratovosti. Toto se zdá funguje i v případě kraje Vysočina, který se vyznačuje venkovským rázem a rovněž vykazuje nadprůměrnou míru porodnosti ve srovnání s ČR. Dalším rozdílem je dosahovaná úroveň vzdělanosti. Ve městech je obvykle větší podíl osob, kteří dosáhli vyššího vzdělání než v malých obcích. Graf č. 2: Srovnání velikostní struktury obcí
25 20 15 10 5 0 do 199
200 až 499
500 až 999
1 000 až 1 2 000 až 4 5 000 až 9 10 000 až 20 000 až 50 000 až více než 999 999 999 19 999 49 999 99 999 100 000 Vysočina
Česká republika
Zdroj: Malý lexikon obcí ČR 2002, ČSÚ Tento graf nám potvrzuje „venkovský ráz“ kraje Vysočina. V rámci celorepublikového srovnání se kraj vyznačuje vysokou koncentrací obyvatelstva do malých sídel (do 999 obyvatel). Tabulka č. 18: Stupeň urbanizace – vývoj podílu obyvatel v obcích s více než 5000 obyvateli Okres 1997 Pelhřimov 45,4 Havlíčkův Brod 50,8 Jihlava 59,1 Třebíč 45,2 Žďár nad Sázavou 44,6 Vysočina 49,0 Česká republika 64,3 Zdroj: Malý lexikon obcí 1997.., 2001, ČSÚ
1998 45,4 50,4 58,9 45,3 44,5 48,9 64,1
1999 45,4 50,4 58,7 45,2 44,6 48,9 63,7
2000 44,9 50,2 58,1 44,9 44,4 48,5 63,1
2001 44,7 50,0 57,6 44,6 44,2 48,0 62,7
Stupeň urbanizace (podíl obyvatel bydlících ve městech) velmi mírně klesá. To může být způsobeno například tzv. sub-urbanizací, tj. stěhováním obyvatelstva z měst do jejich blízkého okolí, venkovského zázemí. Zvyšující se poměr počtu lidí žijících v malých sídlech může být způsoben také vyšší mírou porodnosti v malých obcích oproti větším městům. Celostátnímu průměru z hlediska stupně urbanizace se nejvíce přibližuje okres Jihlava, zejména díky lidnatosti krajského města Jihlava. Okresy Pelhřimov, Třebíč a Žďár nad Sázavou jsou oproti tomu charakteristické nadprůměrným podílem osob žijících v malých obcí (do 5000 obyvatel).
28
Roubíček, V. Plodnost a potratovost obyvatelstva České republiky v závislosti na velikostních skupinách obcí. Demografie, 3/2002, str.171-176.
32
3.5
Ekonomická struktura obyvatelstva Základním hlediskem zkoumání ekonomické struktury obyvatelstva je zkoumání podle ekonomické aktivity,
tj. podle rozdělení populace na ekonomicky aktivní a ekonomicky neaktivní. Kapitola 3.5 se zabývá zejména ekonomickými ukazateli v rámci demografie, a to ekonomickou aktivitou, jejím členěním podle odvětví (poměru k povolání) a nezaměstnaností. 3.5.1
Ekonomická aktivita
Ekonomická aktivita (hospodářská činnost) je každá lidská činnost (výdělečná i nevýdělečná) v odvětvích výroby nebo služeb, která souvisí s vytvářením produktu celé společnosti. Výdělečná činnost je takový druh hospodářské činnosti, který svému nositeli poskytuje výdělek ve formě zisku, mzdy nebo platu. Dalšími zdroji příjmů mohou být také důchody, penze, majetkové výnosy, podpory poskytované státem či dobročinnými organizacemi. Tabulka č. 19: Přehled ekonomicky aktivních a neaktivních osob v kraji Vysočina údaje v tis. 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Populace nad 15 let 412,8 415,9 418,7 421,3 424,0 426,2 428,1 429,6 429,8 Pracovní síla 246,1 252,4 252,2 251,5 250,3 253,3 254,0 256,6 254,8 Zaměstnaní v NH 235,3 241,8 242,9 243,1 239,4 238,5 232,0 239,3 239,3 Nezaměstnaní 10,8 10,6 9,2 8,4 10,9 14,8 22,0 17,3 15,5 Ekonomicky neaktivní 166,7 163,6 166,5 169,8 173,7 172,9 174,1 173,0 175,0 v% 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Pracovní síla 59,6 60,7 60,2 59,7 59,0 59,4 59,3 59,7 59,3 Zaměstnaní v NH 57,0 58,1 58,0 57,7 56,5 56,0 54,2 55,7 55,7 Nezaměstnaní 2,6 2,6 2,2 2,0 2,6 3,5 5,1 4,0 3,6 Ekonomicky neaktivní 40,4 39,3 39,8 40,3 41,0 40,6 40,7 40,3 40,7 Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003
2002 431,3 252,7 239,8 12,9 178,6 2002 58,6 55,6 3,0 41,4
Graf č. 3: Ekonomická struktura kraje Vysočina v % 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0 1993
1994
1995
1996
Zaměstnaní v NH
1997
1998
Nezaměstnaní
1999
2000
2001
2002
Ekonomicky neaktivní
Zdroj: tabulka č.19 33
Kraj Vysočina z hlediska ekonomické aktivity vykazuje od roku 1993 relativní stabilitu, podíl ekonomicky aktivních obyvatel kolísá kolem hodnoty 59%. Struktura ekonomicky aktivních podle odvětví ekonomické činnosti je mezi okresy podobná. Ve zpracovatelském průmyslu v kraji Vysočina pracovalo podle výsledků z posledního sčítání 35,4% ekonomicky aktivních obyvatel, což je o 7,5 procentního bodu více než v České republice. Zemědělstvím, lesnictvím a rybolovem se zabývá na Vysočině 9,7% ekonomicky aktivních a v okrese Pelhřimov dokonce 12,3%, zatímco v České republice je podíl v tomto odvětví pouze 4,4% obyvatel (viz. tab.č.21). Tabulka č. 20: Ekonomicky aktivní podle odvětví ekonomické činnosti v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 (absolutní čísla) Odvětví ekonomické aktivity
Obyvatelstvo úhrnem
Obyvatelstvo ekonomicky aktivní celkem okres Vysočina Havlíčkův Žďár nad Jihlava Pelhřimov Třebíč Brod Sázavou
ČR 5 253 400
256 686
v tom
zemědělství, lesnictví a rybolov 230 475 dobývání nerostných surovin 60 760 zpracovatelský průmysl a výroba elektřiny 1 465 077 stavebnictví 454 835 obchod, opravy motorových vozidel a spotř. zboží 555 913 pohostinství a ubytování 197 651 doprava, pošty a telekomunikace 350 916 peněžnictví a pojišťovnictví 108 923 činnosti v oblasti nemovitostí a služby pro podniky 255 916 výzkum a vývoj 18 378 veřejná správa, obrana, sociální zabezpečení 322 008 školství 278 618 zdravotnictví, veterinární a sociální činnosti 291 832 ostatní veřejné a osobní služby 264 263 Z úhrnu osoby s druhým případně dalším zaměstnáním 261 639
24 1 90 21 21 7 13 3 7 13 13 14 8 11
837 356 920 468 573 535 571 813 097 358 621 900 129 767 267
47 025 55 767
36 514 57 704
59 676
5 043 3 700 87 194 16 620 20 848 3 695 4 770 3 639 4 559 1 127 1 575 2 855 3 156 656 949 1 149 1 681 91 60 2 909 2 741 2 517 2 974 2 928 2 941 1 557 1 965 2 149 2 298
4 475 5 755 38 59 12 414 19 502 2 895 5 493 3 190 5 165 910 1 695 1 935 2 763 539 781 829 1 809 32 71 1 821 3 428 2 086 3 023 2 180 2 927 1 156 1 987 1 835 2 278
5 864 978 21 536 4 615 5 020 2 228 2 862 888 1 629 104 2 722 3 300 3 153 2 102 2 707
Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003 Tabulka č. 21: Ekonomicky aktivní podle odvětví ekonomické činnosti v okresech Vysočiny k 1. 3. 2001 (relativní čísla v %) Odvětví ekonomické aktivity
Obyvatelstvo úhrnem
Obyvatelstvo ekonomicky aktivní celkem okres ČR
5 253 400
256 686
4,4 1,2 27,9 8,7 10,6 3,8 6,7 2,1 4,9 0,3 6,1 5,3 5,6 5,0 5,0
9,7 0,5 35,4 8,4 8,4 2,9 5,3 1,5 2,8 0,1 5,3 5,4 5,5 3,4 4,4
v tom
zemědělství, lesnictví a rybolov dobývání nerostných surovin zpracovatelský průmysl a výroba elektřiny stavebnictví obchod, opravy motorových vozidel a spotř. zboží pohostinství a ubytování doprava, pošty a telekomunikace peněžnictví a pojišťovnictví činnosti v oblasti nemovitostí a služby pro podniky výzkum a vývoj veřejná správa, obrana, sociální zabezpečení školství zdravotnictví, veterinární a sociální činnosti ostatní veřejné a osobní služby Z úhrnu osoby s druhým případně dalším zaměstnáním
Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003
34
Vysočina Havlíčkův Jihlava Pelhřimov Třebíč Brod 47 025 55 767 10,7 0,2 35,3 7,9 7,7 2,4 6,1 1,4 2,4 0,2 6,2 5,4 6,2 3,3 4,6
6,6 0,3 37,4 8,6 8,2 2,8 5,7 1,7 3,0 0,1 4,9 5,3 5,3 3,5 4,1
36 514 57 704 12,3 0,1 34,0 7,9 8,7 2,5 5,3 1,5 2,3 0,1 5,0 5,7 6,0 3,2 5,0
10,0 0,1 33,8 9,5 9,0 2,9 4,8 1,4 3,1 0,1 5,9 5,2 5,1 3,4 3,9
Žďár nad Sázavou 59 676 9,8 1,6 36,1 7,7 8,4 3,7 4,8 1,5 2,7 0,2 4,6 5,5 5,3 3,5 4,5
Česká republika 4,7 31,4 Hl. m. Praha 0,6 13,3 Středočeský 5,3 30,7 Jihočeský 8,1 31,5 Plzeňský 6,8 33,6 Karlovarský 3,2 33,4 Ústecký 3,5 32,4 Liberecký 3,0 41,2 Královéhradecký 5,6 35,7 Pardubický 6,6 35,3 Vysočina 10,2 38,0 Jihomoravský 5,3 29,4 Olomoucký 6,2 33,2 Zlínský 4,2 38,9 Moravskoslezský 3,1 35,6 Zdroj: Zaměstnanost a nezaměstnanost v roční průměry za rok 2001, ČSÚ, 2002
ostatní
školství, zdravotnictví a soc. činnosti
veřejná správa, obrana
doprava a telekomunikace
pohostinství a ubytování
obchod a opravy
stavebnictví
průmysl
ČR, kraje
zemědělství, lesnictví a rybolov
Tabulka č. 22: Srovnání krajů podle podílu ekonomicky aktivních obyvatel v jednotlivých odvětvích a krajích Podíl ekonomicky aktivních obyvatel dle odvětví (%)
9,4 11,4 4,1 7,2 6,6 11,7 13,3 8,9 13,9 5,2 9,3 7,9 12,8 27,9 9,4 11,9 3,8 8,7 6,9 10,4 12,9 10,4 10,8 4,5 6,5 7,0 11,0 10,2 9,1 10,5 3,7 7,0 7,3 11,3 10,8 8,7 11,5 7,1 6,4 6,9 12,0 10,8 9,4 11,0 3,8 8,4 7,3 11,9 12,3 8,8 10,3 4,2 5,7 5,7 10,4 10,8 8,6 11,4 3,9 6,2 6,6 12,0 10,1 9,5 10,9 3,5 7,4 5,8 11,0 10,0 8,8 8,9 3,1 5,6 5,6 11,5 8,2 10,8 11,7 3,8 6,7 6,4 12,6 13,2 10,1 10,4 3,4 6,9 6,7 12,4 10,7 10,3 10,9 3,8 5,4 5,2 11,0 10,3 8,2 12,0 4,0 6,8 6,1 12,3 12,0 České republice podle výsledků výběrového šetření pracovních sil -
V kraji je zaměstnáno nejvíce občanů v průmyslu (38%), dále v odvětví školství, zdravotnictví a sociální činnosti (11,5%), které následuje zemědělství, lesnictví a rybolov (10,2%), obchod a opravy (8,9%) a stavebnictví (8,8%). V porovnání s průměrem České republiky a ostatními kraji má Vysočina nejvyšší poměr osob pracujících v zemědělství, lesnictví a rybolovu, nadprůměrný počet občanů vykonává své povolání rovněž v průmyslu. Ve všech ostatních odvětvích je zaměstnanost nižší. Ekonomicky neaktivní obyvatelstvo můžeme nazvat nepracujícím obyvatelstvem. Patří sem například důchodci, rentiéři, děti, osoby připravující se na povolání a ženy v domácnostech. Tabulka č. 23: Důvody neaktivity a postavení obvykle neaktivního obyvatelstva v kraji Vysočina (v tis.) obyvatelstvo nad 15 let 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001* 2001 2002 Celkem neaktivní obyvatelstvo 166,7 163,6 166,5 169,8 173,7 172,9 174,1 173,0 175,5 175,0 178,6 Důvody ekonomické neaktivity - starobní a invalidní důchodci 104,7 106,5 107,8 111,1 112,2 111,8 112,8 114,7 115,6 115,2 113,7 - navštěvují základní školu 0,9 0,8 0,0 1,4 4,2 3,9 4,1 5,3 4,5 4,6 6,4 - připravují se v učilišti 11,4 13,0 12,7 8,8 7,8 6,7 5,6 7,8 8,2 8,2 6,8 - studují na střední škole 15,6 15,2 19,4 21,8 18,1 19,3 20,4 17,8 19,5 19,6 18,4 - studují na vysoké škole 6,8 6,2 5,9 6,3 7,0 8,4 9,3 7,8 7,3 7,3 9,5 - pečují o rodinu, jsou v domácnosti 7,2 5,9 5,5 6,4 8,7 7,8 5,4 8,6 7,1 7,1 7,4 - další mateřská dovolená 10,9 8,6 8,9 11,1 11,5 11,7 13,0 7,9 8,8 8,7 10,1 - zdravotní důvody 3,0 3,2 2,8 0,9 1,1 1,2 1,0 0,8 0,0 0,0 1,1 - nejsou schopni nástupu do 14-ti dnů 0,8 0,9 0,0 0,0 0,8 0,0 0,8 1,1 1,3 1,3 0,9 - jiné důvody 4,1 3,4 2,2 1,5 2,4 1,4 1,8 1,1 2,4 2,4 3,8 *Údaje vázané na data demografické statistiky před promítnutím SLDB 2001 Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003 Počet ekonomicky neaktivních osob na Vysočině stále, i když zatím mírně, roste. Vzestup podílu lze pozorovat zejména u starobních a invalidních důchodců. V přípravě na zaměstnání čísla kolísají, zvyšuje se poměr osob studujících na vysoké škole a naopak klesá procento žáků vzdělávajících se na učilištích. 35
3.5.1.1 Ekonomické postavení kraje dle vybraných ukazatelů Do této kapitoly jsme vybrali ukazatele dostatečně vypovídající o hospodářském postavení kraje v rámci mezikrajového a celorepublikového srovnání. Jedním ze základních ukazatelů ekonomické úrovně daného území je výše regionálního hrubého domácího produktu (HDP) na obyvatele. Možnost posoudit postavení kraje Vysočina v rámci ČR i v časové řadě nám dává tabulka č.24. Od roku 1998 regionální HDP ve vztahu k průměru ČR roste, v roce 2001 dosáhla Vysočina 83,8% průměrné celorepublikové hodnoty. Mezi lety 2000 a 2001, kdy u většiny krajů tento poměr klesal, vzrostl regionální HDP Vysočiny ve vztahu k celku o 3,3%. Mírně vyšší růst měla jen Praha. Vysočině tak patří v ČR mezi kraji šestá příčka ve výši regionálního HDP, přitom jeho nárůst je druhý nejvyšší. Tabulka č. 24: Regionální HDP na 1 obyvatele, kraje ČR, ČR=100 Kraj 1993 1994 1995 Praha 166,5 173,9 183,5 Středočeský 79,8 78,5 77,8 Jihočeský 93,2 92,4 91,0 Plzeňský kraj 99,2 98,3 99,4 Karlovarský 97,5 94,0 91,8 Ústecký kraj 95,1 89,6 94,3 Liberecký 88,7 86,2 85,3 Královéhradecký 88,7 90,3 87,2 Pardubický 89,3 88,9 88,2 Vysočina 82,9 82,4 81,1 Jihomoravský 97,9 97,8 92,7 Olomoucký 84,4 82,1 82,9 Zlínský 89,4 90,7 87,3 ČR 100,0 100,0 100,0 Zdroj: Regionální národní účty, ČSÚ, 2002; Analýza
1996 1997 179,0 189,4 77,7 78,3 92,0 91,5 101,4 99,1 89,5 85,1 95,0 89,2 84,4 84,7 87,4 89,5 86,4 87,4 82,2 79,4 93,4 92,6 84,1 82,6 85,0 88,1 100,0 100,0 regionálních rozdílů
1998 1999 2000 202,3 211,0 215,4 81,1 82,9 83,6 91,4 90,2 89,9 96,3 95,7 97,0 82,3 81,5 82,1 86,3 84,3 81,3 81,2 82,7 83,5 87,4 87,1 88,3 87,5 84,9 84,4 78,6 79,2 80,5 92,5 90,7 90,1 78,6 78,3 77,9 86,2 83,3 82,4 100,0 100,0 100,0 v ČR v letech 1997-2002, ČSÚ,
2001 218,8 83,3 87,8 96,9 78,4 79,5 83,6 86,8 83,6 83,8 90,8 77,3 83,2 100,0 2004
Graf č. 4: Vývoj HDP na 1 obyvatele v kraji Vysočina, ČR=100 250,0 200,0 150,0 100,0 50,0
1993 Zdroj: tabulka č.24
36
1997
2001
Zlínský
Olomoucký
Jihomoravský
Vysočina
Pardubický
Královéhradecký
Liberecký
Ústecký kraj
Karlovarský
Plzeňský kraj
Jihočeský
Středočeský
Praha
0,0
Tabulka č. 25: Časové řady vybraných ukazatelů UKAZATEL 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 HDP v mil. Kč (kupní ceny) 42 779 49 310 56 693 65 283 67 647 73 399 76 497 81 044 91 743 HDP v mil. EURO (ECU) 1 252 1 444 1 634 1 895 1 883 2 021 2 074 2 277 2 693 Podíl regionu na HDP ČR v % 4,2 4,2 4,1 4,2 4,0 4,0 4,0 4,1 4,3 Podíl na počtu obyvatel ČR v % 5,1 5,1 5,1 5,1 5,1 5,1 5,1 5,1 5,1 HDP na 1 obyvat. v Kč 81 892 94 275 108 358 124 832 129 424 140 479 146 571 155 550 176 785 HDP na 1 obyvat. v EURO (ECU) 2 397 2 761 3 123 3 623 3 602 3 868 3 974 4 369 5 189 Zdroj: Regionální národní účty za rok 2001, ČSÚ, 2003 Zlepšující se ekonomickou výkonnost kraje v posledních letech demonstruje i přecházející tabulka, z níž je patrný pravidelný růst již od roku 1997, a to ve všech hospodářských ukazatelích. Tabulka č. 26: Průměrná hrubá měsíční mzda v krajích ČR + index růstu Průměrná hrubá měsíční mzda v Kč*)
Kraj Hl.m. Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj
2002
2001
19 897 15 534 14 029 14 840 13 535 14 269 14 081 13 753 13 539 13 441 14 059 13 373 13 843 14 923
18 404 14 687 13 201 13 882 12 647 13 437 13 184 12 943 12 641 12 575 13 101 12 519 12 988 13 988
index (2001=100) 108,1 105,8 106,3 106,9 107,0 106,2 106,8 106,3 107,1 106,9 107,3 106,8 106,6 106,7
Česká republika 15 857 14 793 107,2 *) bez podnikatelských subjektů do 20 zaměstnanců Zdroj: Regionální národní účty, ČSÚ, 2002; Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002, ČSÚ, 2004 Předposlední příčku mezi kraji (hůře je na tom již jen Olomoucký kraj) obsadila Vysočina v letech 2001 a 2002 ve výši průměrné hrubé měsíční mzdy. Za celorepublikovým průměrem v roce 2002 zaostává o 2416,- Kč, za hlavním městem Prahou dokonce o 6456,- Kč. Nižší mzdy mohou vyplývat z vyšší zaměstnanosti občanů Vysočiny v oborech, které nepatří k nejlépe placeným, například v zemědělství a v některých odvětvích průmyslu. Tabulka č. 27: Průměrná hrubá měsíční mzda v okresech Vysočiny + index růstu Okres Průměrná hrubá měsíční mzda v Kč*) Havlíčkův Brod Jihlava Pelhřimov Třebíč Žďár nad Sázavou
2002 13 061 15 092 12 398 12 625 12 951
2001 12 14 11 11 12
274 164 591 634 154
index (2001=100) 106,4 106,5 107,0 108,5 106,6
Vysočina 13 441 12 575 106,9 Česká republika 15 857 14 793 107,2 *) bez podnikatelských subjektů do 20 zaměstnanců Zdroj: Statistická ročenka kraje Vysočina 2002, ČSÚ, 2003 37
Nejblíže k výši průměrné mzdy v ČR má okres Jihlava zaostávající o 765,- Kč, relativně nejhůře je na tom potom okres Pelhřimov, kde je průměrná hrubá měsíční mzda o 3459,- Kč pod celorepublikovým průměrem. Meziroční nejvyšší nárůst mezd zaznamenal okres Třebíč, a to o 8,5% v roce 2002 oproti roku 2001. Graf č. 5: Výše průměrné hrubé mzdy dle krajů ČR 25 000
mzda v Kč
20 000
15 000
10 000
Rok 2001
Česká republika
Moravskoslezský kraj
Zlínský kraj
Olomoucký kraj
Jihomoravský kraj
Vysočina
Pardubický kraj
Královéhradecký kraj
Liberecký kraj
Ústecký kraj
Karlovarský kraj
Plzeňský kraj
Jihočeský kraj
Středočeský kraj
Hl.m. Praha
5 000
Rok 2002
Zdroj: tabulka č.26 Kartogram č. 6: Průměrná hrubá měsíční mzda v roce 2002
Zdroj: Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002, ČSÚ, 2004 Předchozí graf a kartogram potvrzují nízké průměrné výdělky obyvatel Vysočiny v porovnání s jinými regiony ČR. 38
Tabulka č. 28: Vývoj počtu soukromých podnikatelů na 1 000 obyvatel v okresech kraje Vysočina počet soukromých podnikatelů na tisíc obyvatel Okres I1 v % I2 v % index 2001/1999 v % 1999 2000 2001 98,6 82,2 108,6 Havlíčkův Brod 128 134 139 97,2 81,1 Jihlava 131 133 137 104,6 105,6 88,2 Pelhřimov 136 141 149 109,6 103,5 86,4 Třebíč 138 142 146 105,8 96,5 80,5 Žďár nad Sázavou 128 133 136 106,3 100,0 83,4 Kraj Vysočina 132 136 141 106,8 119,9 100,0 Česká republika 151 164 169 111,9 Zdroj: Zpráva o socioekonomickém vývoji kraje Vysočina, 2003 I1 – podíl v % vůči hodnotě za kraj Vysočina v roce 2001 (kraj Vysočina = 100) I2 - podíl v % vůči hodnotě za Českou republiku v roce 2001 (ČR = 100) Kraj Vysočina nepatří mezi regiony s vysokým počtem podnikatelských subjektů. Ve vývoji v posledních letech v tomto ukazateli zaostává za ČR (tab.č.28) i ostatními kraji (graf.č.6). Přitom trend nijak nenaznačuje, že by se měla situace změnit. V počtu podnikatelských subjektů na 1000 obyvatel klesl v roce 2003 kraj Vysočina za kraj Moravskoslezský na až na poslední místo mezi kraji České republiky. Většina občanů tak dává přednost tomu „být zaměstnán“ než samostatně podnikat a případně zaměstnávat další spoluobčany. Můžeme vyslovit hypotézu, že je to způsobeno mimo jiné odlišnou strukturou hospodářství kraje oproti zbytku republiky i nižším podílem vysokoškolsky vzdělaných občanů. Graf č. 6: Mezikrajové srovnání dle počtu podnikatelů na 1000 obyvatel, rok 2003
350
315
300
183
183
181
180
163
161
157
151
144
Vysočina
186
Moravskoslezský
187
Ústecký kraj
193
Olomoucký
203 200
Pardubický
250
150 100 50
Královéhradecký
Zlínský
Jihočeský
Plzeňský
Jihomoravský
Středočeský
Karlovarský
Liberecký
Hl.m..Praha
0
Počet podnikatelů na 1000 obyvatel Zdroj: Krajský živnostenský úřad Moravskoslezského kraje, 2003 (www.kr-moravskolezsky.cz)
39
3.5.2
Nezaměstnanost
Nezaměstnanost a její vývoj představuje významný ukazatel ekonomické situace regionu. Vývoj míry nezaměstnanosti29 na Vysočině byl v kraji v 90.letech obdobný jako v České republice (viz. graf č.7). V roce 1999 došlo ke zvýšení na dosud nejvyšší úroveň 8,7%. V dalších letech následoval pozitivní pokles, rychlejší než průměrně v ČR, přesto se míra nezaměstnanosti stále nedostává na svou původní nízkou úroveň z let 19931997. Zvýšení míry nezaměstnanosti v roce 1996 mělo také za následek zvýšení podílu osob, které jsou nezaměstnané déle než 2 roky. V kraji Vysočina byl v roce 2001 podíl těchto osob dokonce 28,7% z celkového počtu nezaměstnaných, v roce 2002 potom klesl na 23,6%. V kategorii osob s dobou nezaměstnanosti 1 rok až 2 roky byla situace obdobná. Graf č. 7: Míra nezaměstnanosti 10 8 6 4 2 0 1993
1994
1995
1996
1997
1998
Česká republika
1999
2000
2001
2002
kraj Vysočina
Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003
4
8,32
7,02
7,48
7,23
7,48 4,48
3,67
3,98
6,93
6,32
5,82
6
6,69
8
5,45
10
8,49
11,83
12
6,24
míra nezaměstnanosti
14
11,47
16
13,46
Graf č. 8: Vývoj míry registrované nezaměstnanosti v okresech Vysočiny v posledních letech
2 0 Havlíčkův Brod
Jihlava
Pelhřimov
2000
Třebíč
2001
Žďár nad Sázavou
Vysočina celkem
2002
Zdroj: Okresy České republiky za rok 2000, 2001 a 2002, ČSÚ 29
Poměr nezaměstnaných a ekonomicky aktivního obyvatelstva (zahrnuje zaměstnané a nezaměstnané). Za nezaměstnaného (tzv. uchazeče o zaměstnání) se považuje občan, který není v pracovním vztahu nebo obdobném vztahu, nevykonává samostatnou výdělečnou činnost, ani se nepřipravuje soustavně na povolání a který se osobně u úřadu práce uchází na základě písemné žádosti o zprostředkování zaměstnání (§7 odst. 1 zákona č.1/1991 Sb., ve znění zákona č. 578/1991 Sb. a jeho pozdějších novelizacích).
40
Kraj Vysočina vykazuje v nezaměstnanosti významné regionální rozdíly (viz. graf č.8). Zatímco v okrese Pelhřimov činila míra registrované nezaměstnanosti v roce 2002 pouze 4,48%, v okrese Třebíč to bylo téměř 11,5%. Ostatní okresy se pohybují v rozmezí cca 7-8,5%. Od roku 2001 můžeme sledovat ve všech okresech kraje mírný nárůst nezaměstnanosti, většinou kolem 2% bodů. Graf č. 9: Míra registrované nezaměstnanosti k 31.12. 2002 v krajích a ČR ČR
9,81
Moravskoslezský
15,89
Zlínský
10,22
Olomoucký
12,2
nezaměstnanost v %
Jihomoravský
11,2
Vysočina
8,32
Pardubický
8,66
Královéhradecký
7,3 8,68
Liberecký
17,13
Ústecký kraj 10,07
Karlovarský 7,06
Plzeňský kraj
6,65
Jihočeský
7,21
Středočeský 3,73
Hl.m.Praha 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
míra registrované nezaměstnanosti Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003 Pokud hodnotíme pozici Vysočiny podle míry registrované nezaměstnanosti mezi ostatními kraji, se svými 8,32% patří k lepšímu průměru, a to na šesté místo. Celorepublikový průměr v roce 2002 činil 9,81%. Nejmenší nezaměstnanost má tradičně kraj Hl.město Praha, opačně jsou na tom Ústecký kraj a kraj Moravskoslezský, ve kterých je míra registrované nezaměstnanosti proti Vysočině téměř dvojnásobná. Graf č. 10: Rozdíl v nezaměstnanosti mužů a žen, (nezaměstnanost ženy - nezaměstnanost muži) 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1993
1994
1995
1996
1997
Česká republika
1998
1999
2000
2001
2002
kraj Vysočina
Zdroj: Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003, sestaveno z dat ČSÚ 41
Zajímavý pohled nám nabízí porovnání nezaměstnanosti mezi ženami a muži. Z výše uvedeného grafu je jasně patrné, že více trpí nezaměstnaností ženy, a to jak v celé České republice, tak v kraji Vysočina. Průběh nezaměstnanosti má v čase opačné tendence proti hospodářskému cyklu. S hospodářským růstem klesá nezaměstnanost a opačně. V případě, že by se v získávání a ztrácení práce šance mužů a žen rovnaly, měl by výše uvedený graf lineární konstantní průběh. Vzhledem k tomu, že tomu tak není a vidíme, že s hospodářským poklesem kolem let 1996 a 1997 se zvýšil rozdíl mezi nezaměstnaností mužů a žen, lze usuzovat, že ženy jsou v případech nutnosti propouštěny zaměstnavateli přednostně. Na Vysočině se projevuje výrazné kolísání, které však obsahuje některé shodné rysy s průběhem v České republice. Kartogram č. 7: Míra nezaměstnanosti v okresech ČR k 31.12.2002
Zdroj: Okresy České republiky za rok 2002, ČSÚ, 2004 V regionu připadá na jedno volné pracovní místo nejméně nezaměstnaných v okresech Jihlava a Pelhřimov, o něco hůře jsou na tom okresy Havlíčkův Brod a Žďár nad Sázavou. Nejvíce uchazečů o zaměstnání/volné pracovní místo v kraji Vysočina se nachází v okrese Třebíč, kde je zároveň také nejvyšší nezaměstnanost. V ČR je potom nejhorší situace tradičně na severní Moravě a v severních Čechách. V kraji se pomalu prodlužuje doba, po kterou musí lidé hledat zaměstnání. Zatímco mezi lety 1993-1998 našla téměř polovina, respektive třetina nezaměstnaných práci do tří měsíců, po roce 1999 je to již jen kolem jedné pětiny nezaměstnaných. Zvýšil se počet občanů hledajících práci více než jeden rok a dokonce i více než dva roky. Tato tzv. dlouhodobá nezaměstnanost má pro jí postižené osoby spoustu negativních důsledků, jako jsou například ztrácení pracovních návyků, kvalifikace, psychologické důsledky a často i rezignaci na znovuzapojení se do pracovního procesu. Mezi lety 2001 a 2002 můžeme vypozorovat jisté zlepšení situace, které se však ukázalo jako dočasné (viz. nejnovější průběžné údaje ČSÚ o míře nezaměstnanosti).
42
Tabulka č. 29: Doba hledání zaměstnání v kraji Vysočina – relativně v % Doba hledání zaměstnání 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 - do 3 měsíců 45,3 40,0 30,7 41,4 33,9 28,9 20,3 - více než 3 měsíce až 6 měsíců 21,8 21,8 18,3 23,2 21,6 24,2 20,7 - více než 6 měsíců až 1 rok 19,1 17,2 23,6 16,4 23,8 22,5 29,0 - více než 1 rok až 2 roky 11,1 15,5 16,2 10,9 13,1 16,9 18,0 - více než 2 roky - 11,1 7,5 12,0 *Údaje vázané na data demografické statistiky před promítnutím SLDB 2001
2000 2001 2002 20,7 25,0 21,9 14,5 15,9 18,2 15,9 14,2 18,5 25,5 16,2 17,8 23,4 28,7 23,6
Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003
Závěr kapitoly 3 Kraj Vysočina patří mezi méně lidnaté kraje České republiky a na celkové populaci ČR se podílí cca 5%. Od roku 1989 ubylo v kraji více než 5000 osob, o nejvíce obyvatel přišel okres Pelhřimov (o 2642), i ostatní okresy zaznamenaly úbytky obyvatelstva. Stejně jako v západních vyspělých zemích, i v ČR se v důsledku nízké úrovně plodnosti a rostoucí střední délky života rozvíjí a dále bude prohlubovat proces demografického stárnutí, při kterém se mění relativní zastoupení hlavních věkových skupin v populaci. Klesají počty a podíly dětí a postupně bude ubývat i obyvatelstva v produktivním věku. Jedinou početně rostoucí skupinou v populaci se stanou osoby starších věkových skupin. I když v celorepublikovém srovnání je průměrný věk mužů a žen na Vysočině nižší, postupně její populace stejně zestárne, jen k tomu dojde mírně později než v jiných krajích. Produktivní část populace je zatím početně stabilní. Nadprůměrným procentem dětí ve věku 0-14 let vyniká pouze okres Žďár nad Sázavou, a to o více než 2% nad celostátní úroveň. V tomto ukazateli jsou na tom v porovnání s ČR lépe i ostatní okresy Vysočiny, celkově pak i kraj, i když rozdíly jsou velmi mírné. I zde je reprodukce populace na velmi nízké úrovni a nestačí ani na udržení současného stavu počtu obyvatel, natož na růst. Nejhůře z celého kraje, co se týká demografického vývoje, je na tom okres Pelhřimov, který má nejen nejnižší zastoupení předproduktivní složky (dětí 0-14 let) ve své populaci, ale navíc vykazuje podprůměrný počet občanů v produktivním věku a stále se zvyšující, již tak vysoký, počet osob ve věku poproduktivním (60 a více let), a to i ve srovnání s průměrem ČR. Region Vysočiny, pokud jej porovnáváme s průměrem ČR, vyniká v několika ukazatelích: • • • • • • •
vyšší mírou plodnosti nejvyššími podíly úplných rodin nejnižší mírou rozvodovosti vysokým podílem věřících občanů vysokým podílem obyvatel žijících v malých obcích nejvyšší poměr osob pracujících v zemědělství, lesnictví a rybolovu, nadprůměrný počet občanů vykonává své povolání rovněž v průmyslu druhé nejvyšší tempo růstu regionálního HDP mezi kraji (hned po kraji Hl.m.Praha)
Naopak, na druhou stranu můžeme najít v této kapitole oblasti, ve kterých kraj Vysočina zaostává: • • •
nízká průměrná hrubá měsíční mzda (druhá nejnižší mezi kraji, po kraji Olomouckém) nejméně podnikatelských subjektů na 1000 obyvatel lehce horší vzdělanostní struktura, zejména méně vysokoškolsky vzdělaných lidí
Mezi okresy s nejvyšším podílem úplných se rodin řadí především okres Žďár nad Sázavou a dále s ním sousedící okres Třebíč. Míra sňatečnosti je od roku 1995 poměrně stabilizovaná a téměř kopíruje vývoj v celé České republice, i když je v porovnání s ČR lehce pod průměrem. Podle hrubé míry rozvodovosti (počet rozvodů za kalendářní rok na 1000 obyvatel) vykazuje kraj Vysočina nejnižší rozvodovost mezi všemi kraji v ČR. Uvnitř kraje jsou patrné rozdíly, nejméně se rozvádí lidé v okrese Žďár nad Sázavou a Pelhřimově, ale například Jihlava se již přibližuje k celostátnímu průměru. 43
Vzdělanostní struktura je obdobná jako v celé republice, kraj pouze lehce zaostává v podílu osob s vysokoškolským vzděláním. Vývoj vzdělanostní struktury u mladých lidí v kraji ukazuje na trend častějšího dosahování vzdělání vysokoškolského, čímž bude stávající deficit Vysočiny pravděpodobně časem vyrovnán. Národnostní menšiny nejsou v kraji nijak významně zastoupeny, populace kraje je značně homogenní, valná většina obyvatelstva se hlásí k české národnosti. Vysočina patří mezi kraje s vyšším podílem věřících, jejich podíl se pohybuje kolem 46% obyvatelstva. Tato hodnota je vzhledem k celorepublikovým 32% nadprůměrná. Vyšší procento věřícího obyvatelstva má pouze Zlínský kraj (55,2%), Největší přízni se těší římskokatolická církev. Sídelní struktura kraje je velmi rozdrobená, s vysokým počtem relativně malých obcí, ve kterých žije vysoký podíl obyvatel (přes 20% populace Vysočiny proti necelým 9% průměru ČR). Nižší je podíl městského obyvatelstva (jen 58% proti průměru ČR - téměř 71%; v obcích nad 10 tisíc obyvatel žije jen o něco více než třetina obyvatel, zatímco v průměru ČR více než polovina). Síť obcí je poměrně hustá, stupeň urbanizace (podíl obyvatel bydlících ve městech) velmi mírně klesá. Nejvíce občanů v kraji je zaměstnáno v průmyslu (38%), dále v odvětví školství, zdravotnictví a sociální činnosti (11,5%), které následuje zemědělství, lesnictví a rybolov (10,2%), obchod a opravy (8,9%) a stavebnictví (8,8%). V porovnání s průměrem České republiky a ostatními kraji má Vysočina nejvyšší poměr osob pracujících v zemědělství, lesnictví a rybolovu, nadprůměrný počet občanů vykonává své povolání rovněž v průmyslu. Ve všech ostatních odvětvích je zaměstnanost nižší, než je v ČR běžné. Počet ekonomicky neaktivních osob na Vysočině stále roste, i když zatím jen mírně. Vzestup lze pozorovat zejména u počtu starobních a invalidních důchodců. Regionální HDP kraje ve vztahu k průměru ČR roste již od roku 1998, v roce 2001 dosáhla Vysočina 83,8% průměrné celorepublikové hodnoty. Mezi lety 2000 a 2001, kdy u většiny krajů tento poměr klesal, vzrostl regionální HDP Vysočiny ve vztahu k celku o 3,3%. Mírně vyšší růst měla jen Praha. Vysočině tak patří v ČR mezi kraji šestá příčka ve výši regionálního HDP, přitom jeho nárůst je druhý nejvyšší. Předposlední příčku mezi kraji (hůře je na tom již jen Olomoucký kraj) obsazuje Vysočina v posledních dvou sledovaných letech ve výši průměrné hrubé měsíční mzdy. Za celorepublikovým průměrem v roce 2002 zaostává o 2416,- Kč, za hlavním městem Prahou dokonce o 6456,- Kč. Kraj Vysočina nepatří mezi regiony s vysokým počtem podnikatelských subjektů. Ve vývoji tohoto ukazatele v posledních letech zaostává za ČR i ostatními kraji. Přitom trend nijak nenaznačuje, že by se měla situace změnit. V počtu podnikatelských subjektů na 1000 obyvatel klesl v roce 2003 kraj Vysočina až na poslední místo mezi kraji České republiky. Můžeme vyslovit hypotézu, že většina občanů dává přednost tomu „být zaměstnán“, než samostatně podnikat a případně zaměstnávat další spoluobčany. Vývoj míry nezaměstnanosti na Vysočině byl v kraji v 90. letech obdobný jako v České republice, v roce 1999 došlo k vzestupu na dosud nejvyšší úroveň 8,7%. V dalších letech následoval pozitivní pokles, rychlejší než v ČR, přesto se míra nezaměstnanosti stále nedostává na svou původní nízkou úroveň z let 1993-1997. Zvýšil se také počet osob dlouhodobě nezaměstnaných. V kraji lze nalézt významné regionální rozdíly v nezaměstnanosti. Zatímco v okrese Pelhřimov činila míra registrované nezaměstnanosti v roce 2002 pouze 4,48%, v okrese Třebíč to bylo 11,46%. Ostatní okresy se pohybují v rozmezí cca 7-8,5%. Pokud hodnotíme pozici Vysočiny podle míry registrované nezaměstnanosti mezi ostatními kraji, se svými 8,32% patří k lepšímu průměru, a to na šesté místo ze 14 krajů ČR.
44
4. Demografické zkoumání pohybu obyvatelstva (dynamika) kraje Vysočina V této části se práce zabývá zejména vývojem vybraných demografických ukazatelů v čase. Stejně jako první část demografické analýzy, i tato kapitola bude složena ze statistických dat, jejich srovnání a interpretace. Vybrané demografické ukazatele této kapitoly jsou: • • •
reprodukce a růst obyvatelstva analýza úmrtnosti v kraji migrace, pohyb obyvatelstva kraje
Tyto kapitoly nám dají přehled o trendech v porodnosti v regionu, o stěhování obyvatelstva, ale také poskytnou mnoho důležitých zdravotních informací jako jsou kojenecká úmrtnost, střední délka života nebo nejčastější příčiny úmrtí v kraji.
4.1
Reprodukce obyvatelstva Reprodukce obyvatelstva znamená jeho obnovu střídáním generací (zemřelé generace jsou nahrazovány
generacemi novorozenců=přirozená reprodukce). Analýza reprodukce je důležitá i pro ekonomické úvahy, protože ukazuje, jak je reprodukována potencionální pracovní síla. Nedostatečná míra reprodukce, která je typická pro současný západní svět, vede ke stárnutí populace a de facto k postupně pomalému vymírání národů. Ubývá obyvatelstva, ubývá pracovních sil a tento problém, jelikož s sebou přináší velké množství ekonomických negativ (např. tlak na penzijní systém), bude muset být v blízké budoucnosti řešen, pravděpodobně cestou migrace zahraničních pracovníků a jejich rodin. 4.1.1
Porodnost a plodnost
Porodností rozumíme proces, který přímo souvisí s přirozeným přírůstkem obyvatelstva a odráží jeho pozitivní stránku. Data vycházejí z počtu živě narozených dětí. Celá Česká republika prošla po roce 1989 velkými změnami ekonomickými a sociálními, což velmi negativně30 ovlivnilo reprodukční chování naší populace. Od roku 1990 docházelo k výraznému snižování porodnosti, které se zmírnilo kolem roku 1996. Česká republika zaznamenala mezi lety 1990 a 1999 pokles porodnosti o 31,5%. V roce 1998 byla Česká republika mezi třemi zeměmi s nejnižší úhrnnou plodností (1,16) ze všech zemí světa. Za ní bylo pouze Bulharsko (1,11) a Lotyšsko (1,09). Při srovnání okresů Vysočiny zaznamenal nejmenší pokles úrovně porodnosti v tomto období okres Havlíčkův Brod (25,2%), naopak k největšímu poklesu došlo v okrese Žďár nad Sázavou (31,8%). Po celé sledované období si nejvyšší porodnost udržovaly okresy Žďár nad Sázavou a Třebíč, které také zvedají celkovou porodnost kraje. Kraj Vysočina má také nejvyšší podíl úplných rodin v České republice (62,4%), což pozitivně ovlivňuje porodnost31. Od roku 1996 až do současnosti hrubá míra porodnosti v okresech Vysočiny kolísá kolem hranice 9‰. V druhé polovině 90.let se dostala do věku největší intenzity plodnosti generace žen z natalitní vlny poloviny 70.let. Na růstu plodnosti se to však nijak neprojevilo, neboť proti zvýšení porodnosti působily a dále působí spousta faktorů (viz. kapitola 4.1.3). Sňatky jsou odkládány do pozdějšího věku a průměrný věk prvorodiček se zvyšuje (viz. tab.31). 30
současný vývoj ČR prochází dosud nejkritičtější etapou celého historického vývoje, dosud nebyly zaznamenány tak nízké počty narozených dětí a takové každoroční úbytky obyvatelstva, kromě válečných let, jako je tomu v poslední době. Nízká přirozená reprodukce vede nejen k ubývání obyvatelstva, ale také k jeho rychlému stárnutí, které již v příští generaci může znamenat ohrožení sociální situace nejen seniorů, ale i obyvatel středního věku (Andrle,A. Srb,V. Současný a perspektivní populační vývoj České republiky, časopis Veřejná správa 22/2001). 31 nejvíce dětí se stále rodí do úplných rodin
45
Tabulka č. 30: Hrubé míry porodnosti v letech 1989 – 2002 (počet živě narozených na 1000 obyvatel středního stavu v příslušném roce) Havlíčkův Žďár nad Česká roky Pelhřimov Jihlava Třebíč Vysočina Brod Sázavou republika 1989 12,25 12,36 12,66 12,75 13,82 13,07 12,39 1990 12,84 12,52 13,56 14,33 14,83 13,74 12,60 1991 12,34 12,27 12,57 14,04 14,47 13,27 12,55 1992 11,96 12,07 12,49 13,60 13,43 12,81 11,80 1993 12,27 11,74 12,54 13,55 13,81 12,89 11,72 1994 10,60 10,70 11,30 11,30 12,10 11,28 10,30 1995 9,32 9,79 9,68 10,31 11,20 10,16 9,30 1996 8,83 9,18 8,98 9,82 9,87 9,40 8,77 1997 9,40 8,90 9,20 9,30 10,70 9,60 8,80 1998 9,40 9,10 9,20 9,60 9,80 9,40 8,80 1999 8,60 8,70 9,00 8,80 9,40 8,90 8,70 2000 9,00 9,00 9,00 9,20 9,40 9,10 8,80 2001 8,60 8,20 8,70 9,20 9,10 8,80 8,90 2002 8,90 9,10 9,40 8,70 9,70 9,18 9,10 Zdroj: Pohyb obyvatelstva v ČR v roce 1989.., 2002, ČSÚ Tabulky č.30 a č.31 v časových řadách dokazují výrazný pokles porodnosti trvající po celá 90.léta, v posledních letech se míra porodnosti stabilizuje, i když na velmi malých hodnotách, nižších, než průměrně vykazují země Evropské unie. Pro větší vypovídací schopnost v rámci kraje jsme vytvořili graf č.11. Tabulka č. 31: Indexy vývoje hrubé míry porodnosti v letech 1989 – 2002 (rok 1992=100) Havlíčkův Žďár nad Česká roky Pelhřimov Jihlava Třebíč Vysočina Brod Sázavou republika 1989 102,4 102,4 101,4 101,1 102,9 102,0 105,0 1990 107,4 103,7 108,6 105,4 110,4 107,2 106,8 1991 103,2 101,7 100,6 103,2 107,7 103,5 106,4 1992 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 1993 102,6 97,3 100,4 99,6 102,8 100,6 99,3 1994 88,6 88,6 90,5 83,1 90,1 88,1 87,3 1995 77,9 81,1 77,5 75,8 83,4 79,3 78,8 1996 73,8 76,0 71,9 72,2 73,5 73,3 74,3 1997 78,6 73,7 73,7 68,4 79,7 74,9 74,6 1998 78,6 75,4 73,7 70,6 73,0 73,4 74,6 1999 71,9 72,1 72,1 64,7 70,0 69,5 73,7 2000 75,3 74,6 72,1 67,6 70,0 71,0 74,6 2001 71,9 67,9 69,7 67,6 67,8 68,7 75,4 2002 74,4 75,4 75,3 64,0 72,2 71,6 77,1 Zdroj: tabulka č.30 Index ukazuje pád porodnosti v kraji od roku 1994. Oproti roku 1992 se snížila míra porodnosti v okresech kraje Vysočina o celou čtvrtinu.
46
Graf č. 11: Vývoj porodnosti v letech 1989-2002 (počet živě narozených na 1000 obyvatel) 15,00
14,00
13,00
12,00
11,00 10,00
9,00
8,00 1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
Pelhřimov
Havlíčkův Brod
Jihlava
Žďár nad Sázavou
Vysočina
Česká republika
1999
2000
2001
2002
Třebíč
Zdroj: tabulka č.30 Plodnost Termín plodnost označuje proces související s reprodukcí potenciálních rodiček, a tedy obnovou rodivého kontingentu (Roubíček, 1997). Plodnost hodnotíme pomocí míry obecné plodnosti, která je poměrem počtu živě narozených k rozsahu rodivého kontingentu, tedy žen mezi 15. a 50.narozeninami. Často používaný je také ukazatel specifické plodnosti, který je podílem počtu živě narozených určité věkové skupině žen k počtu žen v této věkové skupině. Tento ukazatel potom umožňuje sledovat změny koncentrací porodů v jednotlivých věkových skupinách žen. Součtem specifických plodností je tzv. úhrnná plodnost, která vyjadřuje počet dětí, které se průměrně narodí jedné ženě za celé plodivé období (15-49 let). Tabulka č.32 nabízí srovnání úhrnné plodnosti okresů kraje Vysočina, České republiky a vybraných evropských států. Je patrné, že v 90.letech došlo k poklesu tohoto ukazatele ve všech sledovaných oblastech. V okresech Vysočiny tento pokles činil průměrně 0,6632, ale i přesto mají stále všechny okresy kraje ve sledovaném období plodnost nad celorepublikovým průměrem. Při porovnání průměrného věku matky je opět vidět evropský trend v odkládání porodů do vyššího věku. V České republice se jedná průměrně o 2,03 roku a v kraji Vysočina průměrně o 1,94 roku. Ukazatelem, který vystihuje vztah mezi plodností a manželstvím je procento dětí narozených mimo manželství. V současnosti se projevuje trend snižování sňatečnosti, s tím souvisí i počet dětí narozených mimo33 manželství. Tabulka č.32 ukazuje významně nižší podíl mimomanželsky narozených dětí na Vysočině, což ostře kontrastuje se například se situací v Dánsku, Estonsku, Norsku, nebo Velké Británii. Naopak, podobné hodnoty 32
vyjadřuje poměr narozeného dítěte / matku Skupinu těchto dětí však můžeme rozdělit na dvě menší. Děti narozené mimo manželství svobodným samotným matkám a děti, které jsou narozené mimo manželství, ale do úplného rodičovského svazku, jenž není sezdaný (Roubíček, 1997).
33
47
jako okresy kraje Vysočina dosahují země s velkým podílem věřících lidí: Itálie, Polsko a částečně i Španělsko. Výrazný nárůst rození dětí mimo instituci manželství můžeme mezi lety 1990-1988 vysledovat u všech uvedených států, což potvrzuje klesající trend četnosti uzavírání sňatků, případně jejich posouvání do pozdějšího věku. Podíl mimomanželských dětí nejvíce vzrostl mezi sledovanými lety v okrese Jihlava (o 7,31%), zde je mimo jiné i nejvyšší rozvodovost v rámci Vysočiny. V kraji potom podíl vzrostl průměrně o 5,66% oproti celorepublikovému růstu o 9,43%. Tabulka č. 32: Míry úhrnné plodnosti v krajích ČR Rok Kraj 1991 1992 1993 1994 1995 1996 ČR
1,861 1,715 1,666 1,438 1,278 1,68 1,52 1,441 1,263 1,145 PHA STČ 1,818 1,701 1,644 1,405 1,277 JČK 1,888 1,714 1,674 1,488 1,311 PLZ 1,795 1,616 1,629 1,429 1,242 KVK 1,873 1,664 1,662 1,472 1,322 UST 1,853 1,707 1,723 1,474 1,303 LIB 1,897 1,765 1,698 1,429 1,29 HKK 1,913 1,758 1,7 1,452 1,308 PAR 1,914 1,845 1,737 1,475 1,335 VYS 1,926 1,824 1,799 1,548 1,372 JMK 1,89 1,744 1,714 1,453 1,255 OCK 1,901 1,673 1,462 1,253 1,767 ZLK 1,901 1,744 1,657 1,433 1,283 MSK 1,899 1,734 1,684 1,468 1,307 Zdroj: Porodnost a plodnost 1993-2000, ČSÚ, 2000
1,185 1,054 1,175 1,192 1,157 1,17 1,216 1,23 1,238 1,231 1,25 1,176 1,164 1,171 1,234
1997
1998
1999
2000
1,173 1,056 1,187 1,189 1,117 1,181 1,205 1,188 1,223 1,252 1,256 1,145 1,161 1,136 1,203
1,157 1,049 1,153 1,168 1,122 1,216 1,2017 1,182 1,202 1,222 1,224 1,136 1,136 1,126 1,166
1,133 1,042 1,133 1,159 1,104 1,153 1,178 1,169 1,185 1,211 1,154 1,1 1,115 1,121 1,141
1,144 1,073 1,168 1,162 1,152 1,202 1,219 1,2 1,179 1,17 1,172 1,092 1,091 1,127 1,128
Graf č. 12: Vývoj úrovně úhrnné plodnosti kraj Vysočina, ČR 2
1,8
1,6
1,4
1,2
1 1991
1992
1993
1994
1995 ČR
1996
1997
1998
1999
2000
VYS
Zdroj: tabulka č.32 Kraj Vysočina vykazuje ve vývoji plodnosti obdobný trend jako zbytek ČR, i když u něj lze vysledovat mírně vyšší úroveň reprodukce. 48
Tabulka č. 33: Úhrnná plodnost ve vybraných letech, okresy Vysočiny+vybrané evropské státy % úhrnná plodnost průměrný věk mimomanželsky kraj, stát TFR matky narozených dětí 1990* 1998** rozdíl 1990* 1998** rozdíl 1990* 1998** rozdíl Česká republika 1,75 1,14 -0,60 24,9 26,9 2,03 11,1 20,5 9,43 Havlíčkův Brod 1,75 1,18 -0,57 24,5 26,5 2,03 4,8 10,0 5,18 Jihlava 1,80 1,16 -0,64 24,8 26,7 1,95 7,1 14,4 7,31 Pelhřimov 1,77 1,19 -0,57 24,5 26,7 2,22 4,6 9,8 5,17 Třebíč 1,96 1,18 -0,77 24,5 26,5 1,94 5,6 11,3 5,76 Žďár nad Sázavou 1,92 1,20 -0,73 24,8 26,4 1,58 4,4 9,3 4,87 Dánsko 1,67 1,72 0,05 28,5 29,5 1,00 46,4 44,8 -1,60 Francie (1997)*** 1,78 1,75 -0,03 28,3 29,3 1,00 30,1 Nizozemsko 1,62 1,63 0,01 29,3 30,2 0,90 11,4 20,8 9,40 Itálie 1,33 1,15 -0,18 28,9 6,5 9,0 2,50 Německo 1,45 1,36 -0,09 27,6 28,6 1,00 15,3 20,0 4,70 Norsko 1,93 1,81 -0,12 28,1 29,2 1,10 38,6 48,2 9,60 Rakousko 1,45 1,34 -0,11 27,2 28,0 0,80 23,6 29,5 5,90 Španělsko 1,36 1,16 -0,20 28,9 30,6 1,70 9,6 14,5 4,90 Spojené království 1,83 1,71 -0,12 27,7 28,3 0,60 27,9 37,6 9,70 Bulharsko 1,82 1,11 -0,71 23,9 24,5 0,60 12,4 31,5 19,10 Estonsko 2,04 1,21 -0,83 25,7 26,4 0,70 27,1 52,2 25,10 Litva 2,01 1,10 -0,91 25,7 26,6 0,90 16,9 37,1 20,20 Lotyšsko 2,02 1,36 -0,66 25,8 26,3 0,50 7,0 18,0 11,00 Maďarsko 1,87 1,33 -0,54 25,6 26,9 1,30 13,1 26,6 13,50 Polsko 2,05 1,44 -0,61 26,2 27,2 1,00 6,2 11,6 5,40 Rumunsko 1,84 1,32 -0,52 25,5 25,4 -0,10 23,0 Rusko 1,90 1,24 -0,66 25,2 25,4 0,20 14,6 27,0 12,40 Slovensko 2,09 1,37 -0,72 25,1 7,6 15,3 7,70 Slovinsko 1,46 1,23 -0,23 25,9 27,8 1,90 24,5 33,6 9,10 Ukrajina 1,89 1,19 -0,70 25,0 24,7 -0,30 13,0 16,2 3,20 Pozn: * pro Českou republiku a okresy jsou uvedeny průměry let 1991-1993 ** pro Českou republiku a okresy jsou uvedeny průměry let 1998-2000 *** ve sloupci 1998 jsou uvedena data za rok 1997 Zdroj: Porodnost a plodnost 1993-2000, ČSÚ, 2000 Počet dětí narozených samotným matkám ovlivňuje výchova, životní styl, stupeň vzdělání a v neposlední řadě rozšíření používání antikoncepce pro plánování rodičovství a oddělení sexuálního života od reprodukce. Počet nesezdaných párů, tzv. faktická manželství (druh, družka) se v 90.letech zvýšil. Důsledkem toho je i zvýšení podílu dětí, které se do těchto nemanželských svazků narodí. Zvýšení počtu faktických manželství v jednotlivých oblastech je dáno i ekonomickou situací, složitějším získáním bytu a osamostatněním. V okresech kraje Vysočina (stejně jako v celé ČR) byl průměrný věk matky v roce 1990 výrazně nižší, než ve všech západních zemích34. V roce 1998 jsme se v tomto ukazateli vyspělým zemím přiblížili, zároveň nám však klesla úhrnná plodnost na jednu z nejnižších hodnot v celé Evropě. Ta se od roku 1998 bohužel příliš nezlepšila a zůstává na velmi nízkých 1,1735 dítěte/matku a reprodukční období36. Tabulka č.34 obsahuje srovnání procenta dětí, které se narodí matkám před 25.rokem. I zde je vidět jasný posun porodnosti do věkových skupin nad 25 let. Právě časování narození dítěte do pozdějšího věku matky je podle mnoha odborníků významnou příčinou poklesu porodnosti. Významná část rozených potomků potom již nebývá realizována, nebo ne v takové míře, kterou rodina plánovala37. 34
Ve všech západoevropských zemích je těžiště mateřství ve věkové skupině 25-29 let, ve Švýcarsku, Nizozemsku a Velké Británii se blíží horní hranici této věkové skupiny. Celkový průměrný věk při mateřství (bez ohledu na pořadí dítěte) se v zemích EU blíží třicítce (Veselá, 2002). 35 data za rok 2002 36 připomínáme, že jako minimum potřebné pro pouhou reprodukci populace (nikoliv její růst) bývá uváděna míra 2,1 dítěte/matku 37 např. se spokojí s jedním, místo plánovaných 2 dětí
49
Tabulka č. 34: Procento plodnosti realizované do dovršení 25 let matky okres
1991-1993 1998-2000 Česká republika 58,1 37,9 Havlíčkův Brod 63,5 40,6 Jihlava 59,1 39,5 Pelhřimov 60,8 40,7 Třebíč 62,1 41,8 Žďár nad Sázavou 59,7 42,7 Zdroj: Porodnost a plodnost 1993-2000, ČSÚ, 2000 4.1.2
rozdíl -20,2 -22,9 -19,6 -20,1 -20,3 -17,0
Plodnost ČR v kontextu zemí EU
Úvod Plodnost ženské části populace ČR je tradičně zarámována a (podobně jako úmrtnost) ovlivňována trendy, které reprezentují procesy charakteristické a známé rovněž u nejbližších geografických sousedů. Tato okolnost byla zjevná již ve 20.století, kdy ani rozdělení Evropy po 2.světové válce nedokázalo v dlouhodobějším konceptu odvrátit procesy pozvolného sbližování hladin demografických ukazatelů (úhrnná plodnost, střední délka života). Přestože to byla právě ČR (a s nepatrně nižší dominancí také Slovenská republika), kde došlo v polovině 70.let k víceméně cílenému nárůstu plodnosti, je její stávající hladina setrvávající od poloviny 90.let na výrazně nízké úrovni opět jen výrazem dnes v Evropě stále zřetelnějších konvergenčních trendů. Tato úvaha platí nejen ve vztahu ČR vůči dalším zemím integrující se Evropy, ale v případě plodnosti jmenovitě také pro vztah vývoje plodnosti na úrovni jednotlivých krajů ČR vůči celému území. Jaké jsou tyto trendy, jaké jsou jejich okolnosti a důvody? Co by se dalo předpokládat s výhledem do budoucna? Klíčem k porozumění je analýza struktury plodnosti vzhledem k věku matek a použití adekvátních přepočtů, které umožňují závěry perspektivního charakteru.
4.1.2.1 Metodika a záměry Za plodné období žen se považuje prakticky údobí od 15ti do 49ti let věku, přičemž po 40.roce života matek je reflektováno jako takřka statisticky bezvýznamné. Struktura plodnosti, tj. přepočty živě narozených dětí na průměrné počty matek v každé „plodné“ věkové skupině, se promítá do agregačního ukazatele úhrnné
plodnosti (úp), který vyjadřuje (zjednodušeně řečeno) průměrný počet (živě) narozených potomků, který připadá na 1 ženu v populaci za aktuálně (kalendářně) sledované tzv. transverzální časové období. Pokud „průměrný počet potomků“ sledujeme z pohledu jednotlivých generací žen, tzn. kolik dětí se v průměru narodí ženám se stejným ročníkem narození, nazývá se takto vyčíslený ukazatel konečná plodnost (kú). Za hranici, kterou lze objektivně uvažovat jako postačující pro zachování prosté reprodukce obyvatelstva, je ze zkušenosti považován průměr 2,1 dítěte na jednu matku. V podstatě jde o to, aby se děti narozené partnerům, dožily opět věku, kdy si začnou pořizovat děti vlastní (v dalším reprodukčním cyklu). Není žádným tajemstvím, že před sto lety ještě mnohadětný a na sklonku 20.století v Evropě ještě standardně uznávaný dvoudětný model rodiny v podstatě spěje k modelu jednodětnému, což je podmíněno stávající hladinou úhrnné plodnosti, která dlouhodobě poklesává v řadě států Evropy (např. ve Španělsku, v Itálii, v Řecku, právě tak jako v ČR a v současnosti i na Slovensku) pod 1,3 dítěte na ženu. Ještě před 30ti lety by toto bylo označováno za katastrofický scénář. Je pravda, že v některých zemích Evropy je ukazatel úhrnné
plodnosti přeci jen o něco vyšší (Irsko, Velká Británie, Francie a hlavně skandinávské státy). Nicméně zdá se, že u některých zemí jsou okamžikové vyšší nebo průměrné hladiny úp v podstatě projevem určitých obecnějších geodemografických zákonitostí, které jsou z pohledu jednotlivých generací žen pouze odlišně časovány do různých transverzálních údobí. 50
V níže představené analýze je ukázáno, jaké jsou společné znaky a jaké diference ve vývoji plodnosti západoevropských zemí a jak by se jejich minulý i stávající „obdobný vývoj“ mohl použít pro kvalifikované prognózování vývoje plodnosti v ČR. Důraz studie je kladen zejména na analytický rozbor vývoje struktury
generační plodnosti (podle jednotek věku) matek, která nejlépe reprezentuje „společné jmenovatele“ současných demografických trendů. Závěry ze studie formulované do několika strukturovaných bodů v zásadě poskytují odpověď na základní otázku, zda máme pohlížet na problém stávající snížené hladiny plodnosti v ČR jako na „málo perspektivní“ anebo můžeme z pozice dlouhodobějšího pohledu předpokládat tendenci k určité „kompenzaci“? Každopádně by mělo být po přečtení tohoto článku zřejmé, že snižující se plodnost v ČR není záležitostí lokální a v kontextu prezentovaných informací, v kterých zemích EU sledovat zdroje poznání a zkušeností pro hledání možností jejího efektivního řešení.
4.1.2.2 Charakteristiky vývoje úhrnné plodnosti podle skupin zemí Vývoj úhrnné plodnosti od r.1960 pro všech 15 stávajících zemí EU (a dále pro Švýcarsko, Norsko, Českou a Slovenskou republiku a Island) je patrný z následující tabulky: Tabulka č. 35: Vývoj úhrnné plodnosti v Západní Evropě a v České a Slovenské republice Stát 1960 1965 1970 1975 Island /IS/ 4,26 3,79 2,83 2,65 Irsko* /IRL/ 3,76 4,03 3,87 3,43 Velká Británie* /UK/ 2,71 2,86 2,43 1,81 Belgie* /B/ 2,56 2,62 2,25 1,74 Nizozemsko* /NL/ 3,12 3,04 2,57 1,66 Francie* /F/ 2,73 2,84 2,47 1,93 Švédsko* /S/ 2,20 2,42 1,92 1,77 Finsko* /FIN/ 2,72 2,48 1,83 1,68 Dánsko* /DK/ 2,57 2,61 1,95 1,92 Německo* /D/ 2,37 2,50 2,03 1,48 NSR /FRG/ 2,37 2,51 1,99 1,45 NDR /GDR/ 2,35 2,49 2,19 1,54 Švýcarsko /CH/ 2,44 2,61 2,10 1,61 Rakousko* /A/ 2,70 2,71 2,29 1,82 Portugalsko* /P/ 3,16 3,15 3,01 2,75 Španělsko* /E/ 2,85 2,95 2,88 2,80 Itálie* /I/ 2,41 2,66 2,43 2,20 Řecko* /GR/ 2,22 2,25 2,40 2,33 Norsko /N/ 2,91 2,95 2,50 1,98 Lucembursko* /L/ 2,37 2,39 1,98 1,55 * Evropská Unie /15/1) 2,60 2,73 2,39 1,96 Česká republika /ČR/ 2,13 2,19 1,90 2,40 Slovenská republika /SR/ 3,07 2,80 2,41 2,53 Zdroj dat: Recent demographic developments on Europe Pozn.:
1)
1980 1985 1990 1995 1996 1997 1998 1999 2,48 1,89 2,30 2,08 2,12 2,04 2,04 1,99 3,25 2,48 2,12 1,84 1,88 1,92 1,93 1,88 1,90 1,79 1,83 1,71 1,73 1,72 1,71 1,68 1,68 1,51 1,62 1,55 1,59 1,60 1,60 1,61 1,60 1,51 1,62 1,53 1,53 1,56 1,63 1,65 1,95 1,81 1,78 1,70 1,72 1,71 1,75 1,77 1,68 1,74 2,13 1,73 1,60 1,52 1,50 1,50 1,63 1,65 1,78 1,81 1,76 1,75 1,70 1,74 1,55 1,45 1,67 1,80 1,75 1,75 1,72 1,73 1,56 1,37 1,45 1,25 1,32 1,37 1,36 1,36 1,45 1,28 1,45 1,34 1,40 1,44 1,41 1,40 1,94 1,74 1,50 0,84 0,95 1,04 1,06 1,11 1,55 1,52 1,59 1,48 1,50 1,48 1,47 1,48 1,65 1,47 1,45 1,40 1,42 1,37 1,34 1,32 2,25 1,72 1,57 1,40 1,44 1,46 1,46 1,49 2,20 1,63 1,36 1,18 1,17 1,18 1,16 1,20 1,64 1,42 1,34 1,20 1,19 1,18 1,15 1,19 2,21 1,67 1,39 1,32 1,30 1,31 1,29 1,30 1,72 1,68 1,93 1,87 1,89 1,86 1,81 1,84 1,49 1,38 1,61 1,69 1,76 1,71 1,68 1,73 1,82 1,60 1,58 1,44 1,46 1,46 1,46 1,47 2,11 1,97 1,90 1,28 1,19 1,18 1,16 1,16 2,31 2,26 2,09 1,52 1,47 1,43 1,37 1,33 – 2000, Council of Europe, December 2000
Odhady STADEA
Z kvalifikovaných odhadů úhrnné plodnosti (uvedených v tabulce č.35 na třetím řádku od spodu) pro teritorium stávající „evropské patnáctky“ je zřejmé, jak od poloviny 60.let úhrnná plodnost států EU poklesla z „průměrné“ hladiny 2,73 v r.1965 na hodnotu kolem 1,46 v polovině 90.let, tj. takřka na polovinu. Tento všeobecný trend byl však v jednotlivých západoevropských státech značně diferencovaný. Velmi názorně o tom vypovídají následující grafy, kde jsou jednoleté řady úhrnné plodnosti (Total Fertility Rate) rozděleny do skupin podle geografické příslušnosti a obdobného vývoje hladiny úp v čase.
51
Graf č. 13: Vývoj úhrnné plodnosti EU 15, ČR a SR Vývoj úp 1960-1999
4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1965
1970
1975
EU15
CR
1980 SR
1985 max
1990
1995
2000
min
Zdroj dat: tabulka č.35
Vývoj úp 3,50
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50 1960
1970
1990
CR
a) západní Evropa - Ostrovy
b) záp.Evropa - Benelux&Francie
c) Skandinávie
d) záp.Evropa - Střed
e) jižní Evropa
Zdroj dat: tabulka č.35
52
1980
2000
Graf č. 14: Vývoj úhrnné plodnosti 1960-1999 ve vyspělých zemích Evropy vs. ČR a) záp.Evropa-ostrovy vs. ČR 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1970
1980
IS
IRL
UK
1990
2000
1990
2000
CR
Zdroj dat: tabulka č.35
b) Benelux-Francie vs. ČR 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1970 B
1980 NL
F
L
CR
Zdroj dat: tabulka č.35
53
c) Skandinávie vs. ČR 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1970
1980 S
FIN
1990 DK
N
2000
CR
Zdroj dat: tabulka č.35
d) záp.Evropa-střed vs. ČR 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1970 D
Zdroj dat: tabulka č.35
54
FRG
1980 GDR
CH
1990 A
CR
2000
e) země jižní Evropy vs. ČR 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1970 P
1980 E
I
GR
1990
2000
1990
2000
CR
Zdroj dat: tabulka č.35
f) EU 15 vs. ČR 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 1960
1970
1980 EU15
CR
Zdroj dat: tabulka č.35
55
Tyto skupiny můžeme klasifikovat přibližně následovně: a)
západní Evropa – ostrovy (IS, IRL, UK): u dvojice Island a Irsko došlo „k poklesu úhrnné plodnosti na výrazněji nižší hodnoty“ (pod 2,00 v r.1999) z výrazněji vyšších hladin úp než u ostatních zemí Evropy; geodemograficky nejvýznamnější Velká Británie je atypická téměř konstantním průběhem
b)
úp na úrovni cca 1,75 s mírným poklesem v posledních pěti letech minulého století; západní Evropa – Benelux (B, NL, L) a Francie (F): všechny tyto země se vyznačují mírným nárůstem úp na úroveň v rozpětí 1,60-1,75 v r.1999, když předtím (na počátku 70.let) poměrně rychle sestoupily do údobí určitého lokálního minima; u států Beneluxu se toto minimum týkalo vždy období asi pěti let na přelomu 70.-80. let s úrovní úp kolem 1,5;
c)
severní Evropa – Skandinávie (S, FIN, DK, N): pokles plodnosti probíhal od poloviny 60.let poněkud pozvolněji s výraznějším nárůstem plodnosti na přelomu 80.-90.let; ve Švédsku však (v Evropě dosud) nejvýraznější navýšení na úp=2,13 (v r.1990) pokleslo brzy na dřívější hladinu úp=1,5;
d)
západní Evropa – střed (Německo-D; Rakousko-A, Švýcarsko-CH): Německo s průměrnými hodnotami úp kolem 1,3 je v poslední dekádě minulého století vnímáno jako „nízkoplodnostní“; rozlišení na administrativní rozdělení ještě před r.1990 poukazuje na to, že bývalá NSR (FRD) udržovala plodnost v zásadě na 1,4, zatímco bývalá NDR (GDR) zaznamenala po opětovném sjednocení Německa hluboký propad až na úp=0,77 (v letech 1993-4) a teprve nyní se dostává na úroveň „srovnatelnou“ např. s ČR; ve Švýcarsku se plodnost od poloviny 80.let drží o poznání výše (úp~1,5) než v Rakousku, které však v posledních několika letech poněkud ztrácí (úp~1,3);
e)
země jižní Evropy – poloostrovy (P, E, I, GR): s výjimkou Portugalska s úhrnnou plodností kolem 1,5 reprezentují všechny ostatní „poloostrovní“ státy jižní Evropy modely demografického chování s nízkou plodností – Itálie a Španělsko s úrovní 1,2 , Řecko na hladině 1,3; od doby přibližně před 15ti lety, kdy dospěla situace v zemích této skupiny k hodnotám úp nepatrně vyšším než jsou právě uvedené, se v zásadě nic podstatného nemění;
f)
EU15 + Slovensko versus Česká republika: ve srovnání s „exponenciálním poklesem“ stávající „evropské patnáctky“ měl vývoj úhrnné plodnosti v České republice „dlouhodobě sestupný trend“ v podstatě „pozastavený populačním boomem“ 70.let minulého století, který v Západní Evropě nachází paralelu pouze v bývalé NDR koncem let 70. a ve Švédsku na přelomu let 80. a 90; úp v ČR stínově kopírovala Slovenská republika na znatelně vyšších hladinách s plynulejšími transformačními přechody; aktuální hladiny úp 1,15 (dosažené v ČR v r.2000 a v SR odhadované pro r.2001) jsou t.č. v intencích „nízkoplodnostních“ modelů platných v Itálii a ve Španělsku.
4.1.2.3 Struktury generačních plodností podle věku matek Výše uvedené charakteristiky skupin mají posloužit hlavně pro typologizaci vývojově odlišných úrovní plodnosti. Každou z uvedených skupin můžeme volně interpretovat jako určitý lokálně stabilizovaný model vývoje úp s obdobnou výstupní úrovní. Každý z výše charakterizovaných modelů respektuje „společný vývoj“ určený vývojovým profilem „průměru zemí Evropské Unie“, ale také specifickým vývojovým profilem nejlidnatějších států (Velká Británie, Francie, Německo, Itálie a Španělsko reprezentují totiž téměř 80% úhrnu obyvatelstva „patnáctky“). Vzhledem k úvahám z úvodní stati by se mohlo zdát, že typologie států založená na úhrnné a nikoli generační plodnosti bude neobjektivní a zkreslená. To by však byla pravda pouze tehdy, kdybychom sledovali úhrnnou plodnost pouze v několika vybraných letech nebo v krátkém kalendářním intervalu. V daném případě pokrývá námi sledované období (od r.1960 do r.1999) spektrum přibližně 15ti (byť transverzálně sledovaných) generací, takže například 25tileté „klouzavé průměry“ úhrnných plodností by mohly být poměrně dobrým odhadem „vývojových trendů“ generačních resp. konečných plodností států (nebo skupin států).
56
V případě výše typologizovaných evropských států jsme měli k dispozici nejpodrobnější data členěná
transverzálně (pro některé země již pro generace žen s ročníkem narození 1945 konče ročníkem 1978; pro ČR až do roku narození 1985) podle jednoletých věkově specifických plodností. Tyto údaje byly jednoduchými přepočty převedeny na odhady věkově specifických plodností generačních. Prezentované výsledky poskytují až překvapivě názorné náhledy na to, co se vlastně děje s plodností: •
•
pokles úrovně plodnosti je u většiny evropských zemí markantní pro generace žen mezi ročníky 1945 a 1955. Ve struktuře plodnosti se tento pokles projevuje zřetelným snížením modu křivky plodnosti, až již u té které země zůstaly modální věkové skupiny žen přibližně zachovány (Irsko, Lucembursko) nebo se posunuly mírně doprava (země Beneluxu, Skandinávie, Německo) anebo se již v tomto období přesunuly doleva (Itálie a Španělsko). V České a Slovenské republice reprezentují tyto ročníky již generace vstupující do populačního boomu ČSR 70.let, takže oproti situaci v Západní Evropě došlo dokonce k navýšení plodnosti v modálních věkových kategoriích. zdá se, že nejstabilnější strukturu ve vývoji plodnosti evropských žen vykazují generace s narozením kolem roku 1960. Spektrum intenzity plodnosti žen je relativně symetricky rozloženo okolo modálního věku přibližně 26-27 let. Z tabulky představené již výše je zřejmé, že v transverzálním období 2.poloviny 80.let (kdy plodnost těchto matek evidentně kulminovala) byla odpovídajícím způsobem rovněž stabilizována i úhrnná plodnost. Stejné generace českých a slovenských žen se reprezentovaly křivkou s modem posunutým výrazněji doleva a nejvyšší intenzitou plodnosti okolo věku 22 let.
Až teprve následné generace žen (z nich ovšem poslední ročník, který bychom z pohledu konečné plodnosti v r.1999 považovali za víceméně uzavřený, je 1965) se unifikují víceméně setrvalým přesunem plodnosti matek do vyššího věku. Zvolená grafická prezentace umožňuje posoudit, ve kterém období a pro které generace byl tento posun zpomalen (Velká Británie) nebo pozastaven (Itálie). Snad nejvýraznější přesuny věkově specifických profilů doprava zaznamenalo po dobu celého námi sledovaného období Dánsko a také SRN; přitom u obou těchto zemí se přechody na „následné modely plodnosti“ odehrávaly v rámci vždy zřetelně oddělitelných vývojových etap. V Českých zemích a na Slovensku je přesun modálního věku směrem doprava zřetelný až počínaje ročníky narozených po roce 1972. Pro svou rozsáhlost jsou grafy generačních plodností, vnitřně členěné na 1-18, zařazeny v příloze (příloha č.1), následuje pouze vybraná skupina grafů, znázorňující generační plodnosti v EU 15, České republice a Slovenské republice. To, co je na níže prezentovaných grafech zvláště cenné, je možnost sledování a odhadování budoucího generační vývoje již na úrovni ročníků žen, které ještě nedosáhly ani svojí modální hodnoty. Právě u ročníků přibližně 20tiletých žen můžeme v jednotlivých evropských zemích sledovat rozdíly. Každá sledovaná země se nachází buď v určité fázi A/ ukončování, B/ stabilizace nebo C/ započetí přechodu na „následný nový model“ s věkovým modem posunutým vždy do vyššího věku matek. Z přiložených grafických prezentací se zdá být zřejmé, že t.č. regresivně (vůči plodnosti) se chovající země (Velká Británie, Švédsko, Rakousko) mají počáteční fázi generačních křivek plodnosti charakteristickou „konkávním profilem“ (typu A/); naopak u t.č. plodnostně progresivněji se vyvíjejících zemí (u Belgie, Nizozemska, Finska typu C/) je počáteční „náběh“ generačních křivek plodnosti výrazněji „konvexní“. Za „lokálně stabilizované“ (typ B/ podle náběhu generační křivky žen narozených v r.1970) by se mohly považovat např. Francie nebo Švýcarsko. Česká republika a zejména Slovensko by se (podle této klasifikace použité na generace narozených po roce 1980) mohly kupodivu zařadit k zemím s perspektivně založenými generačními křivkami plodnosti.
57
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
Graf č. 15: Generační plodnosti, EU 15, ČR, SR
19. Generační plodnost (EU15)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
20. Generační plodnost (Česká republika)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
21. Generační plodnost (Slovenská republika)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
Zdroj dat: Generační přepočty STADEA na základě transverzálních podkladů KD VŠE
58 1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945
1950
1955
1960
1965
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1945
1950
1955
1960
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
Závěry V kontextu stávajících demografických trendů zemí Západní Evropy, geopolitického a sociálněekonomického postavení České republiky v období těsně před vstupem do Evropské Unie a výše provedené strukturální analýzy dřívějšího a stávajícího vývoje plodnosti podle věku matek lze formulovat přibližně následující závěry: •
•
•
•
plodnost v ČR byla tradičně více orientována na nízké věkové skupiny matek, které (v zásadě ve spektru od 20ti do 25ti let věku) „zajišťovaly“ rození dětí „v prvním pořadí“. Tento tradiční model přestal fungovat v polovině 90.let minulého století, kdy v souvislosti s rozdělením Československa na dva státy, s radikálně změněnou ekonomicko-sociální situací a se změnami v hodnotové orientaci žen i v celé společnosti došlo k prudkému snížení plodnosti na úroveň kolem 1,15. stávající snížená hladina úhrnné plodnosti v ČR je na úrovni hned několika „nízkoplodnostních“ zemí v jižní Evropě (např. Itálie a Španělsko) známých plynule se snižující intenzitou plodnosti již od poloviny 80.let a nachází paralelu rovněž v nedávném vývoji plodnosti na teritoriu bývalé NDR. Tento trend je reprezentován přechodem ke zvyšující se intenzitě plodnosti ve vyšších věkových skupinách matek (v zásadě 30ti až 40tiletých). V příslušných generačních (plodných) ročnících žen se tento „model demografického chování“ realizuje odkládáním dříve plánovaných porodů na pozdější období. Tento jev není ojedinělý ani z pohledu zcela analogických demografických procesů probíhajících s mírným časovým zpožděním např. na Slovensku. statistická data prokazují, že vůči zemím s „relativně vysokou plodností“ v rámci Evropské Unie (jako jsou např. Finsko, Švédsko, Dánsko nebo koneckonců i „průměr EU“) má „generační křivka plodnosti“ pro ČR ještě „rezervy“, které by bylo možné teoreticky kalkulovat i na úroveň řádově vyšších intenzit plodnosti (ve vyšších věkových skupinách matek) než jsou ony dnešní. Pohled na počáteční růstové fáze některých (byť historicky starších) křivek plodnosti v zemích EU však poukazuje také na různě časované etapy „stagnace jejich vývoje“. (Příklady lze najít u různých zemí na všech úrovních spektra úhrnné plodnosti: ve Španělsku nebo v Rakousku, kde byla počáteční náběhová křivka plodnosti pro generace žen s ročníky narození kolem r.1970 v podstatě nedokončena, anebo ve Švýcarsku nebo ve Švédsku, kde tyto kohorty žen evidentně pozastavily svůj dynamicky se rozvíjející plodnostní potenciál). V České (ani Slovenské) republice není dosud zcela průkazné „oživení“, které by mělo kompenzovat generační přesun plodnosti na zvýšenou intenzitu ve vyšším věku matek a začalo zaplňovat výše zmíněnou pomyslnou rezervu vůči jiným plodnostně se aktivizujícím západoevropským zemím (jako státy Beneluxu anebo ve Skandinávii). Z hlediska zvyšující se intenzity plodnosti u generací žen rozených kolem r.1980 se ale perspektivní růstová fáze u ČR zdá být obdobná (měřeno nárůstem „směrnice tečny ke křivce plodnosti“) jako např. u populace Německa. Tento trend v ČR pravděpodobně již etablovaný nelze s dostatečnou přesností reálně extrapolovat, dokud nebude známa (řádově za 6 až 8 let) kulminace křivky plodnosti v její maximální růstové fázi, t.j. v přesně známém modálním věku matek. „Oživovací proces“ by však mohl být a také patrně bude pozastavován resp. zmrazován i neracionálními ekonomicko-sociálními opatřeními vlády a do té doby, dokud nebudou zjištěny správné komponenty, podmínky a mechanismy motivující a umožňující generacím mladých lidí (ve věku 20-40 let) mít více dětí.
Prorodinná resp.propopulační opatření vlády by s přechodem resp. s již započatým trendem „nového“ (výše popsaného) demografického modelu plodnosti měla být koncipována zřejmě po vzoru „prokazatelně úspěšnějších“ západoevropských modelů. A to i za cenu toho, že v rámci dosavadních evropských zkušeností měly tyto dosud jen lokální nebo dočasně propopulační efekt. Má-li být cílem našeho snažení „dosažení trvale udržitelného rozvoje“, mělo by to být realizováno s vizí „dosažení trvale mírného početního nárůstu populace“. A tuto vizi stávající demografické projekce Evropské populace založené na aktuálních i dlouhodobých generačních trendech porodnosti, plodnosti a úmrtnosti dosud neumožňují. 4.1.3
Příčiny nízké porodnosti
To, kolik dětí žena porodí, byť by se na první pohled mohlo zdát, že se jedná o přísně individuální akt, bylo a je výslednicí složitého působení vzájemně podmíněných faktorů ekonomického, sociálního a psychologického charakteru, tedy komplexu kulturních faktorů. U každého člověka mají tyto faktory různou důležitost a význam.
59
Vybíráme názor amerického odborníka na danou problematiku, Ch.Westoffa (in Rabušic, 1995). Porodnost se pravděpodobně udrží na dosavadní nízké úrovni, neboť existují významné faktory stlačující porodnost na její současnou úroveň: • • • • • • •
eroze tradičních hodnot a náboženské autority snaha o seberealizaci jakožto vůdčího principu smyslu života růst individualismu růst vzdělanosti u obou pohlaví ideologie narůstající spotřeby (konsumu) efektivní antikoncepce a liberální potratové zákony vzrůstající nezávislost žen a jejich vysoké napojení na sféru práce, ekonomická rovnost pohlaví
Tyto faktory jsou typické pro celý západní svět, kam můžeme řadit i Českou republiku. Zejména ekonomická rovnost pohlaví a vyšší ekonomická nezávislost žen vede k masovějšímu odkládání sňatků do pozdějšího věku a k dalšímu zvyšování tzv. nákladů ztracených příležitostí38. Westoff předvídá míru fertility pod záchovnou hranicí39 a je toho názoru, že v některých případech se bude blížit spíše k průměru jednoho dítěte než dvou. Další zdůvodnění příčin nízké porodnosti, který použijeme, pochází od demografky Terezie Kretschmerové. K výraznému poklesu porodnosti v 90. letech říká: „Nové politické uspořádání a s ním spojené ekonomické,
sociální a kulturní změny přineslo rozvoj individualismu, nové možnosti osobního naplnění a seberealizace (vzdělání, pracovní kariéra, cestování atd.), které se staly významnými konkurenty manželství a rodiny. Mladí lidé proto odkládají vstup do manželství a založení rodiny do vyššího věku. Ve větším měřítku než v minulosti se objevují jednodětné rodiny a také dobrovolná bezdětnost. Moderní antikoncepční prostředky navíc umožňují ženám, resp. párům rození dětí zodpovědněji a spolehlivěji plánovat. Prudký pokles porodnosti je rovněž připisován některým negativním průvodním jevům této transformace. Jedná se zejména o zvýšení míry nezaměstnanosti, přetrvávající obtížnou dostupnost bytů i samotný fakt, že mít děti je poměrně nákladnou záležitostí. Nezaměstnanost je pro obyvatelstvo České republiky relativně nový jev a právě mladí lidé jsou jednou z nejohroženějších skupin. Tato sociální nejistota tak do určité míry ovlivňuje jejich rozhodování o založení rodiny a její velikosti.“ (Regionální vývoj plodnosti v období 1991/91-2000/01, Demografie 2/2003, s.99). Při zvážení těchto významných faktorů dojdeme k názoru, že populační opatření, byť dokonalá, osloví pouze část společnosti. Druhou skupinu, vyznávající jiné hodnoty než tradiční však nikoliv. 4.1.4
Důsledky nízké porodnosti
Česká republika se dostala v posledních letech do velmi nepříznivé populační situace a patří k zemím s nejnižší úrovní úhrnné plodnosti na světě. Pokud se situace v nejbližší době nezlepší, bude naše populace vymírat, což společně s jejím progresivním stárnutím bude mít spoustu negativních následků. V extremním případě může dojít až k deformaci věkové struktury tak, že za 20 - 30 let nebude původní populace České republiky schopna regenerace. Snížené počty potenciálních rodičů budou tak nízké, že již neumožní zvětšit porodnost, zvýšit počty narozených dětí a demografické zadlužení dlouhodobým úbytkem dětí bude později nenapravitelné. Předproduktivní a produktivní část obyvatelstva bude méně početná, naopak bude velký počet lidí v poproduktivním věku (díky stárnutí populace ČR a prodlužující se délce života). Postupně porostou sociální výdaje, přičemž budou zároveň klesat příslušné odvody z příjmů lidí v produktivním věku. Důsledky nízké porodnosti jdou ruku v ruce s důsledky stárnutí populace, na kterém se také nízká míra plodnosti odráží. O těchto dalších negativních dopadech na společnost, které nás s největší pravděpodobností neminou, píšeme v kapitole 3.2.1 „Důsledky stárnutí populace“. Dále se tímto problémem, zejména ve spojitosti s veřejnými službami (s ohledem na zadavatele studie), zabývá celá kapitola č.6 „Sociální a zdravotní důsledky demografického vývoje kraje Vysočina“. 38 Náklady ztracených příležitostí (oportunity costs) znamenají, že s růstem podílu žen na trhu práce a s růstem možnosti dobrých výdělků se také zvyšuje cena jejich času, a proto doba strávená při plození a výchově jejich dětí je stále nákladnější, protože při ní ženy o tyto možnosti a příležitosti přicházejí. 39 2,1 dítěte/matku/reprodukční období
60
4.1.4.1 Možnosti řešení – propopulační politika a migrace Demografické trendy vyvolávají diskuse o nutnosti vnějších zásahů do populačního vývoje, především o působení na úroveň plodnosti a migrace. K tomu slouží nástroje populační politiky. Tu lze v užším pojetí vymezit jako systém opatření legislativní, administrativní, ekonomické nebo sociální povahy, které mají ovlivnit růst, strukturu nebo rozložení populace40. Například demograf Milan Kučera definuje populační politiku jako: „vytváření potřebných podmínek k tomu, aby lidé mohli svobodně, bez různých omezujících zábran vstupovat do manželství a mít v něm tolik dětí, kolik jich chtějí mít a jsou schopni s plnou odpovědností je zabezpečit a dobře vychovat41.“ Systémově je populační politika součástí veřejné politiky, a proto je nutně spojena s takovými fenomény, jako jsou politické strany, zájmové skupiny, hodnotové preference populace atd. Je zde nasnadě otázka veřejného zájmu. Populační politika bývá často předmětem ostrých názorových a ideových střetů mezi příznivci a odpůrci pronatalitních opatření a to jak mezi politiky, tak odborníky na danou problematiku. Nyní ve stručnosti uvedeme některé argumenty, které obě strany používají pro obhajobu svých postojů: argumenty hovořící pro realizaci populačních opatření: • významné zhoršení populačního vývoje, jehož důsledkem bude zrychlení relativního stárnutí. Za 20-30 let již může být deformace věkové struktury populace nenapravitelná. Snížené počty potencionálních rodičů budou tak nízké, že neumožní zvýšit porodnost, zvýšit počty narozených dětí a demografické zadlužení dlouhodobým úbytkem dětí bude později nenapravitelné. • lidé mají právo stávat se rodiči a stát k tomu má vytvářet podmínky (hlavně takové, na které rodiče vlastními silami nestačí). • rozhodnutím o dětech a jejich počtu na sebe berou rodiče trvalý závazek o ně pečovat a krýt jejich náklady, velmi často na úkor své vlastní potřeby. Podobný závazek by měla přijmout ve své sociální politice také společnost42. • stát svými nízkými přídavky na děti na druhé straně odčerpává nepřímými daněmi část příjmu rodičů • lze změnit populační klima ve společnosti, rodina jako instituce musí být více chráněna a podporována • v budoucnu se může projevit nedostatek lidského kapitálu, který tvoří hodnoty společnosti. Příliš málo lidí v produktivním věku ponese všechny náklady (na zdravotnictví, obranu, důchody atd.). argumenty zaznívající proti realizaci populačních opatření: • nízká sňatečnost a plodnost jsou normální jevy dnešní doby a společnost by se s tím měla smířit • není v silách žádné vlády, žádného parlamentu, žádných zákonů a opatření míru plodnosti trvale změnit, tato totiž není v lidských silách. • současný stav není nikým a ničím zaviněn, děti jen přestaly být pro moderního člověka důležitým ekonomickým a sociálním prvkem jeho přežití, takže je ke svému životu de facto nepotřebuje. • odmítají podporu rodin i z ekonomických důvodů, vynaložené prostředky považují za vyhozené peníze, mít děti je „každého věc“ a svobodná volba. • plození dětí je navýsost intimní a individuální chování, v němž každý pár sleduje své vlastní blaho a zájem, je tedy velkou otázkou, zda-li má společnost právo a ve jménu čeho snažit se o to, aby toto vysoce individuální a privátní chování změnila. Pronatalitní opatření jsou pro stát velice nákladná záležitost, jelikož ten ji realizuje pomocí redistribuce či daňových zvýhodnění ve prospěch rodin s dětmi. Populační politiku může tvořit řada opatření, přes otázky podpory bydlení, široké palety sociálních dávek, legislativní podporu, zdravotní péči až po fungující síť služeb zaměřených na rodiny s dětmi. Otázka propopulačních opatření bývá často otevírána jako jedna z otázek při volební kampani politických stran, posléze, zejména z finančních důvodů nebo ideových neshod mezi politiky, nebývá realizována. Podle demografa M.Rabušice43, snaha zvýšit porodnost v současném populačním klimatu nízké fertility znamená, že musíme: • přinutit lidi, aby měli více dětí, než sami chtějí, nebo • zvýšit jejich touhu či přání mít vyšší počty dětí, nebo • odstranit překážky, které rodině brání mít více dětí Každá politika se provádí s určitým záměrem. V současnosti nemůže být cílem zvýšení počtu obyvatelstva, nýbrž uchování únosné věkové struktury, zejména pak udržení přiměřené relace mezi počty dětí a staršího obyvatelstva v poproduktivním věku. Aby starší generace byly nahrazovány v dostatečném rozsahu generacemi dětí. 40 41 42 43
Rabušic, L. K některým předpokladům formulace pronatalitní politiky. Demografie 3/2002, s.178 Kučera, M. Potřebuje Česká republika zřetelnou populační a migrační politiku? Demografie 2/2001, s.86 Kučera, M. K diskusi o populační politice České republiky. Demografie 3/2002, s.203 Rabušic, 1995
61
Schéma č. 3: Model procesu formování populační politiky s cílem ovlivnit vývoj plodnosti
Zdroj: Weeks (1999:511), in Demografie 3/2002, s.179 Některé
propopulační
stimuly
byly
aplikovány
v bývalém
socialistickém
Československu
(např.
novomanželská půjčka atd.). Odborníci, kteří se zabývají touto problematikou, se nejsou schopni shodnout, zda by případné kroky k podpoře rodin s dětmi měly náležitý efekt. Současná nízká míra plodnosti je často považována za dočasnou, jestli dojde k samovolnému zlepšení, ukáže až čas. Na celostátní úrovni není v současné době populační politika a zlepšování životní úrovně rodin s dětmi „na pořadu dne“ a je otázkou, zda tomu tak v dohledné době bude. V další podkapitole pro příklad uvedeme snahy některých obcí alespoň symbolicky podpořit rodinu, které se dítě narodí nebo spíše uznat význam dítěte pro obec. O nějaké populační politice ovšem může být sotva řeč.
Komunální propopulační opatření v ČR Současný nepříznivý populační vývoj České republiky přechází většina státních a samosprávných orgánů nezájmem. Přesto se s ním některé z obcí nesmiřují a přijímají různá opatření, která by měla zabránit dalšímu klesání porodnosti a tím i stárnutí svého obyvatelstva a postupnému vylidňování. Cílem těchto opatření bývá stabilizovat obyvatelstvo pomocí vytvoření klimatu přátelského všem věkovým kategoriím, se zaměřením na mladé rodiny i starší generace. Na mladé rodiny jsou zaměřeny pronatalitní dávky, a to při narození dítěte za různých předpokladů na straně příjemců (délka bydlení v obci atd.), a to bez ohledu na momentální finanční situaci rodiny. První takovou obcí, která nastoupila cestu „komunální populační politiky“ a o které se demografové dozvěděli, byl Chýnov v okrese Tábor a bylo to v roce 1997. Dalšími obcemi byl Grygov v okrese Olomouc a Dřevohostice v okrese Přerov s vyhlášením svých podpor při narození dítěte od roku 1999. V roce 2001 se k nim připojil i Hrutov a Kněžnice v okrese Třebíč. V celé ČR je takových obcí určitě více. Výše uvedené obce jsou pouze obcemi malými (Chýnov - cca 2000 obyvatel, Grygov - cca 1300 obyvatel, Dřevohostice - cca 1500 obyvatel atd.) a jejich propopulační opatření zahrnují většinou jen finanční dar od obce, který obdrží rodina, jíž se narodilo dítě. Nejde tedy o žádný komplexní balík opatření, spíše jeho náznak a zejména uznání důležitosti dítěte pro společnost (konkrétně obec). Starosta obce Dřevohostice sám hodnotí jejich opatření takto:
„Na počátku roku 1999 schválilo zastupitelstvo obce Dřevohostice návrh starosty obce na pětitisícový finanční příspěvek mladým manželstvím, kterým se narodí dítě. Podmínkou je, že rodina má trvalý pobyt v Dřevohosticích. Tato částka je jim vyplacena vždy den po vítání občánků. Při tomto slavnostním obřadu mladá 62
rodina z rukou starosty převezme potvrzení na tuto částku, se kterou se jeden z manželů dostaví příští den k pokladní obce a zde je mu částka vyplacena. Zastupitelstvo chápe tuto podporu jako pomoc všech obyvatelů obce prostřednictvím Obecního úřadu těmto mladým rodinám, jejichž situace v současné době není nejrůžovější. Dalším důležitým aspektem je stárnutí obyvatelstva a pokles růstu obyvatel obce. Samozřejmě, že tato stagnace má i jiné důvody a finanční příspěvek na narození dítě není spásou, ale vyjadřuje to jistý morální přístup obce k mladým rodinám.“ Ladislav Sigmund, starosta obce (Demografie 1/2000, str.73). Na komunální úrovni existují rozsáhlé možnosti podpory rodiny. Ať již jde o zajištění fungujících služeb pro matky s dětmi (fungující a dostupné jesle, školky a školy, zdravotní péče), různé finanční příspěvky (např.výše uvedený příspěvek obce za narození dítěte) nebo dobře nastavená bytová politika podporující mladé rodiny. Někteří komunální politici, zejména v malých obcích, si již začínají důležitost dostatečné reprodukce obyvatelstva uvědomovat a hledají cesty, jak se pokusit situaci porodnosti zlepšit. Samozřejmě, že jejich možnosti toto ovlivnit jsou velmi omezené. Ale nelze jim upřít snahu o ocenění rodiny, která se rozhodne mít dítě, alespoň v rámci možností obce. Problematika propopulačních (prorodinných, pronatalitních) opatření, ať již na celostátní nebo místní úrovni, je velice složité téma, se spoustou aspektů a vazeb, navzájem se ovlivňujících a dosud plně nevysvětlených a neodhadnutelných. Odborníci se přou o její smysl, bitva zastánců a odpůrců bude pravděpodobně nekonečná a mladá rodina dál nebude mít v dnešní společnosti „na růžích ustláno“. Bude nadále vydána napospas mnoha tlakům a nepříznivým účinkům tržní ekonomiky (nezaměstnanost, ceny) a naopak i oslabována těmi veskrze pozitivními (uplatnění žen na trhu práce, možnosti studia, cestování). V celé západní Evropě zatím nenašli recept jak plodnost zvýšit, a to ani za masivního finančního přerozdělování ve prospěch rodin s dětmi. Pokud nebude schopno dostatečné reprodukce původní obyvatelstvo, bude společnost nucena řešit problém stárnutí pomocí imigrace, jako je tomu dnes běžně ve vyspělých západních zemích. Migrace Migrace patří k populačnímu vývoji. Od roku 1995 zemře každý rok zhruba o dvacet tisíc lidí víc, než kolik se narodí. Imigrace zatím pokrývá asi polovinu této ztráty. Od ostatních zemí východní Evropy, kde také výrazně klesá porodnost, se Česko liší zejména tím, že tady významně stoupá průměrná délka života a přibývá přistěhovalců. Například na Ukrajině, kde se délka života krátí a odkud lidé odcházejí za prací, poklesl od roku 1991 počet obyvatel o dva miliony. Ukrajinci začínají naopak vydatně vyrovnávat úbytek původních obyvatel České republiky. Vloni byli nejpočetnější skupinou cizinců, společně s občany Slovenska. Počet44 a podíl cizinců bude zcela jistě stoupat, pokud bude naše republika pro přistěhovalce ekonomicky zajímavá. O tom, že její atraktivita vzroste naším vstupem do EU v květnu 2004, není pochyb. Můžeme očekávat, že imigranti z východních zemí nebudou stále jen bezprizornými námezdními dělníky, cestujícími „s igelitovými taškami“. Začnou se tu usazovat, někteří přivedou rodiny a známé. Výsledky Českého statistického úřadu říkají, že cizinci v budoucnu výrazně změní národnostní strukturu země. Přibývá novorozenců s vietnamským, ukrajinským a vůbec jiným než českým občanstvím. Češi si budou muset na tuto situaci zvykat, i když migrace prozatím nehraje výraznější úlohu. Závěrem této kapitoly si ale musíme položit otázku, zda jsou Česká republika a její občané připraveni přijmout větší množství cizinců a řešit všechny problémy spojené s jejich integrací. Do značné míry by měli přistěhovalci kompenzovat počet obyvatelstva u nás. Do budoucna bude nutné podporovat především selektivní imigraci, tj. takovou vzdělanostní a věkovou strukturu přistěhovalců, která bude odpovídat našim demografickým a ekonomickým potřebám. Některé projekty se již realizují a pro první imigranty se již díky vládními programu stala ČR novým domovem. 44
k 31.12.2002 dlouhodobě pobývalo v ČR 156 359 cizinců, k trvalému pobytu jich bylo přihlášeno 75 239. Celkem to potom bylo 231 608 osob. Pro srovnání, k 31.12.1993 dlouhodobě pobývalo v ČR 46 070 cizinců a k trvalému pobytu jich bylo přihlášeno 31 072, celkem 77 678 osob, zdroj: Cizinci v České republice (časová řada), ČSÚ, 2003)
63
4.1.5
Potratovost
Potrat znamená předčasné ukončení těhotenství, může k němu dojít buď samovolně (pro chorobu nebo jinou nedostatečnost matky nebo plodu) nebo záměrným zásahem do organismu matky (umělé přerušení těhotenství-interrupce). Spontánní potratovost má charakter biologický, zatímco umělá potratovost představuje především společenský a morální problém. Z hlediska demografické statistiky je potratovost relativně mladým jevem, úzce však souvisí s úrovní porodnosti. Hlavní složku potratovosti v současné době představují umělá45 přerušení těhotenství. Od roku 1989 docházelo k poklesu interrupcí, od roku 1993 se úbytek natolik prohloubil, že jej lze považovat za zlomový. Od té doby dochází každoročně k nižšímu počtu prováděných potratů. Za hlavní příčinu můžeme
považovat
nárůst
podílu
žen
užívajících
moderní
antikoncepci46,
lepší
sexuální
výchovu
a informovanost, zavedení poplatku za provedení potratu z jiného než zdravotního důvodu47, a také zodpovědnější přístup obyvatelstva k reprodukčnímu chování. Každoroční úbytek potratů v posledních letech se stal již tradičním pozitivním rysem populačního vývoje v ČR. Tabulka č. 36: Úhrnná umělá potratovost a průměrný věk při interrupcích v krajích, 1992-93 a 2001-02 Úhrnná umělá potratovost (úpo) Průměrný věk při interrupci Kraj 1992-93 2001-02 1992-93 2001-02 Hlavní město Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský ČR
úpo 1,22 1,19 1,18 1,16 1,23 1,41 1,30 1,10 1,07 0,92 1,05 1,14 0,90 1,14 1,15
pořadí 4. 5. 6. 7. 3. 1. 2. 10. 11. 13. 12. 9. 14. 8. x
úpo 0,48 0,44 0,44 0,50 0,59 0,57 0,51 0,44 0,34 0,32 0,36 0,38 0,33 0,39 0,43
pořadí 5. 6. 8. 4. 1. 2. 3. 7. 12. 14. 11. 10. 13. 9. x
prům.věk 28,5 29,0 29,1 28,7 28,0 28,2 28,6 29,0 29,2 29,5 29,0 28,9 29,2 28,8 28,8
pořadí 12. 6. 4. 10. 14. 13. 11. 5. 3. 1. 7. 8. 2. 9. x
prům.věk 29,7 30,0 30,0 30,1 28,8 28,8 29,4 29,8 29,9 30,4 30,0 30,2 30,2 29,4 29,7
pořadí 10. 6. 5. 4. 13. 14. 11. 9. 8. 1. 7. 3. 2. 12. x
Zdroj: Vývoj obyvatelstva České republiky v roce 2002, ČSÚ, 2003 Ukazatel úhrnné umělé potratovosti, využitý v tabulce č.36, znamená počet potratů připadajících na 1 ženu za její reprodukční období (pokud by potratovost zůstala stejná jako v daném roce). Na úrovni krajů ČR se rozložení potratovosti vyznačuje poměrně velkou variabilitou a korelací s podílem věřících osob v jednotlivých regionech. Kraj Vysočina se dostal v počtu interrupcí na poslední příčku, a společně se Zlínským krajem vykazuje nejmenší míru potratovosti v ČR. Opačně je tomu u krajů Karlovarského a Ústeckého, které dosahují téměř dvojnásobných hodnot. Nejvyšší průměrný věk žen podstupujících interrupci je rovněž v krajích Vysočina a Zlínském, nejmladší pak žijí v kraji Karlovarském a Ústeckém, i když v tomto ukazateli jsou všechny kraje dosti homogenní a liší se jen nepatrně. Mezi srovnávanými obdobími si lze povšimnout, že se tento věk mírně zvýšil, a to ve všech regionech. 45
Narozdíl od současnosti, dříve kriminalizováno. Například, trestní zákon z roku 1852 ukládal postih za vyhnání vlastního i cizího plodu za dokonaný čin. Zákon z roku 1950 potvrzoval trestnost umělého potratu, povoloval jej pouze v případě zdůvodněním vážným ohrožením těhotné ženy nebo nebezpečím přenosu dědičné choroby. Zákon č.68/1957 Sb., o umělém přerušení těhotenství, umožňoval provést umělé přerušení těhotenství po předchozím povolení příslušnou, tzv. interrupční komisí okresního, případně krajského národního výboru. Uvolnění předpisů o interrupcích vedlo ke snížení počtu narozených dětí. Po zrušení interrupčních komisí počet umělých přerušení těhotenství prudce vzrostl, přiblížil se počtu porodů, v některých regionech jej dokonce převýšil (Veselá, 2002). 46 Od 70.let se v ČR sleduje antikoncepce předepsaná lékařem. Zatímco v prvních letech používalo antikoncepci jen něco přes 100 000 žen, z nich zhruba dvě třetiny upřednostňovalo antikoncepci nitroděložní. Postupem času se začala situace měnit, od roku 1993 začínají ženy upřednostňovat antikoncepci hormonální a v roce 2000 již používalo některou z forem antikoncepce přes milion žen. V přepočtu na 1000 žen fertilního věku používá antikoncepci předepsanou lékařem 419 žen z 1000, z nich 351 hormonální a 68 využívá způsob nitroděložní (www.uzis.cz). 47 Za povšimnutí stojí, že v roce 1993 při zavedení poplatku za „nezdravotní potrat“ se počet „zdravotních potratů“ zdvojnásobil (www.uzis.cz).
64
Potratovost může být také charakterizována indexem potratovosti, který je podílem počtu potratů na 100 živě narozených dětí (tabulka č.37). Do celkového počtu potratů jsou potom zahrnovány potraty samovolné i umělá přerušení těhotenství. Tabulka č. 37: Vývoj potratovosti v letech 1989-2002 (počet potratů na 100 živě narozených dětí) Havlíčkův Žďár nad Česká roky Pelhřimov Jihlava Třebíč Vysočina Brod Sázavou republika 1989 89,21 76,83 75,22 75,52 69,71 76,07 98,16 1990 76,19 80,05 72,04 74,14 69,48 83,78 96,16 1991 84,86 79,80 74,50 71,87 64,85 73,55 92,45 1992 73,01 68,36 66,18 65,86 68,93 68,08 89,47 1993 49,89 58,16 53,37 56,76 47,79 53,07 70,34 1994 48,80 57,00 44,20 57,10 45,00 50,16 63,10 1995 46,09 52,97 47,59 55,58 46,13 49,79 63,89 1996 52,67 55,59 50,86 53,88 50,56 52,59 66,06 1997 52,80 54,57 47,95 53,22 41,77 49,40 62,66 1998 51,10 43,50 45,50 50,00 48,80 47,90 61,50 1999 52,60 46,00 48,00 51,70 44,00 48,20 58,20 2000 46,10 40,40 39,50 43,30 39,10 41,70 52,10 2001 41,00 46,90 40,30 40,60 34,80 40,50 49,70 2002 43,01 37,88 41,95 39,88 35,83 39,35 47,14 Zdroj: Pohyb obyvatelstva v ČR v roce 1989.., 2002, ČSÚ K největšímu poklesu potratovosti došlo v roce 1993, v ČR o více než 19%, na Vysočině průměrně o 15%. Největší snížení bylo zaznamenáno v okrese Pelhřimov, o více než 23% a potom v okrese Žďár nad Sázavou, o 21%. Všechny okresy kraje jsou v tomto ukazateli hluboce pod republikovým průměrem, o čemž svědčí i následující kartogram. Kartogram č. 8: Potraty na 100 narozených, průměr let 1998-2002
Zdroj: Pohyb obyvatelstva v České republice za rok 2002, ČSÚ, 2003
65
4.2
Analýza úmrtnosti v kraji Úmrtnost je negativní stránkou přirozené reprodukce. Označuje proces přirozeného ubývání obyvatelstva,
souvisí tedy s populačním růstem a podílí se na celkové změně počtu obyvatelstva. Územní rozdíly v úmrtnosti jsou dány zejména skladbou obyvatelstva v jednotlivých regionech (podle vzdělání, socioekonomického postavení a rodinného stavu, důležitým aspektem je rovněž věková struktura). Významnou roli hraje také úroveň zdravotní péče, například dostupnost rychlé lékařské pomoci. Už menší vliv bývá připisován kvalitě životního prostředí. Studie zabývající se počtem zemřelých patří vůbec k nejstarším šetřením a jsou prováděny ve všech zemích, v některých dosud slouží jako jediný zdroj údajů o zdravotním stavu obyvatelstva. Dříve byly nejpoužívanějšími charakteristikami úmrtnosti tzv. míra (obecné) úmrtnosti (mortality), kterou rozumíme poměr počtu zemřelých ke střednímu stavu obyvatelstva, a specifické míry úmrtnosti počítané pro jednotky věku nebo věkové skupiny. Hrubá míra úmrtnosti je ale v současnosti významně zkreslená nepravidelnou věkovou strukturou, a proto se při její interpretaci musí postupovat opatrně. Následující graf ukazuje vývoj úmrtnosti a porodnosti od 90.let až do současnosti. Míra úmrtnosti v celém sledovaném období pomalu klesala, a to podobným tempem na Vysočině jako v celé ČR. Celý tento průběh následuje dříve započatý trend evropských zemí, avšak je výrazněji následovaný poklesem porodnosti. Úroveň porodnosti v kraji Vysočina se v roce 2002 téměř shoduje s Českou republikou, ale úmrtnost je na Vysočině nižší. Graf č. 16: Srovnání vývoje úmrtnosti a porodnosti v kraji Vysočina a ČR 15,00 14,00 13,00 12,00 11,00 10,00 9,00 8,00 1989
1990
1991
1992
1993
1994
porodnost Vysočina porodnost ČR
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
úmrtnost Vysočina úmrtnost ČR
Zdroj: Pohyb obyvatelstva v ČR v roce 1989.., 2002, sestaveno z dat ČSÚ 4.2.1
Celková úmrtnost
Kraj celkem si dlouhodobě udržuje nižší úroveň úmrtnosti než je průměr ČR. Od roku 1989 se úmrtnost ve všech okresech snížila. Nejnižší úroveň úmrtnosti je v okrese Žďár nad Sázavou, naopak nadprůměrná i v rámci celorepublikového srovnání - je v okrese Pelhřimov. Tuto regionální diferenci ovšem lze přičíst rozdílům ve věkové struktuře v rámci kraje (okres Pelhřimov má nejstarší obyvatelstvo v kraji, okres Žďár nad Sázavou nejmladší).
66
Tabulka č. 38: Vývoj hrubé míry úmrtnosti v letech 1989 obyvatel středního stavu) Okres 1989 1991 1993 1995 Pelhřimov 13,46 13,13 11,64 11,84 Havlíčkův Brod 13,33 12,06 11,63 11,57 Jihlava 11,16 11,35 10,69 10,87 Třebíč 11,65 11,44 11,25 10,77 Žďár nad Sázavou 11,14 11,09 9,78 10,09 Vysočina 12,00 11,69 10,92 10,91 Česká republika 12,33 12,06 11,44 11,41 Zdroj: Pohyb obyvatelstva v ČR v roce 1989.., 2002, ČSÚ
2002 (počet zemřelých na 1000 1997 11,90 11,00 10,10 10,70 10,20 10,70 10,90
1999 11,90 10,40 10,10 10,30 9,70 10,40 10,70
2001 11,00 10,50 9,70 10,00 9,30 10,00 10,50
2002 11,60 10,20 10,10 10,00 9,20 10,10 10,60
Jedním z nejpřesnějších nástrojů srovnávání a hodnocení úmrtnosti je analýza tzv. střední délky života, někdy nazývaná též naděje dožití. 4.2.2
Střední délka života
Základním výstupem úmrtnostních tabulek je střední délka života (také označovaná jako naděje dožití), která říká, kolik let života (průměrně) má před sebou osoba právě x-letá, a to za předpokladu, že v následujících letech zůstanou stejné úmrtnostní poměry. Vyjadřuje se vždy za určité období (pětileté), zvlášť u mužů a u žen. Po 30ti letech stagnace došlo v České republice počátkem 90.let minulého století k výrazné změně úmrtnostních poměrů. Úroveň úmrtnosti se sice začala snižovat již koncem 80.let, ale až v průběhu let 90. došlo k výraznému zrychlení tohoto procesu. Jeho výsledkem bylo prodloužení naděje dožití mužů i žen, které nadále pokračuje. Konkrétně to bylo mezi roky 1989 a 2000 o 3,5 roku u mužů a o 3,0 roku u žen (ČSÚ). U mužů vzrostla naděje dožití o něco více než u žen, čímž došlo k částečnému snížení poměrně vysoké mužské nadúmrtnosti48. Pokles úmrtnosti v České republice v posledním desetiletí byl způsoben především zkvalitněním lékařské péče49 (také větší dostupností řady léčiv a přístrojů), částečnou změnou způsobu života (mnoho lidí jí zdravější a kvalitnější stravu, sportuje) a také zlepšením životního prostředí. Značný podíl na poklesu celkové úmrtnosti mělo i významné snížení úmrtnosti kojenců, zejména novorozenců. V ukazateli střední délky života kraj Vysočina zaujímá ve srovnání se zbytkem ČR dlouhodobě čelní příčky. Jedná se zejména o okresy Třebíč, Žďár nad Sázavou a Jihlava, i další okresy kraje jsou na tom velmi dobře. Tabulka č.39 nabízí mezikrajové porovnání střední délky života při narození, s délkou života u mužů patří kraji třetí příčka (po Hlavním městě Praha a kraji Jihomoravském) a u žen je to dokonce místo druhé (po kraji Jihomoravském). Pokud sledujeme mužskou nadúmrtnost, ta se mezi sledovaným obdobím snížila ve všech krajích, na Vysočině dosahuje rozdíl střední délky života mužů a žen 6,1 roku, což kraj řadí na desáté místo. Nejvíce přežívají ženy muže v kraji Moravskoslezském (o 7,5 roku), nejmenší rozdíl vykazuje kraj Hlavní město Praha (5,2 roku). Další část kapitoly je pro co největší vypovídací schopnost doplněna množstvím tabulek, grafů a kartogramů.
48
Rozdíl střední délky života (naděje dožití) žen a mužů. Od roku 1990 se významně snížila úmrtnost na kardiovaskulární choroby, které stojí za více než ½ úmrtí. Celkový pokles úmrtnosti obyvatel ČR můžeme přičíst právě snižování mortality na choroby srdce a cév. Impozantní rozmach zaznamenaly také transplantace, jejichž počet mnohonásobně vzrost, rozšířila se nabídka farmaceutických firem, která také vedla ke zvýšení kvality a účinnosti léčby onemocnění. Běžnou součástí dnešních operačních výkonů specializovaných pracovišť jsou výkony na srdečních, mozkových a periferních cévách, náhrady kloubů atd. České zdravotnický zaznamenalo od 90.let velký pokrok a ten se projevuje mj.prodloužením života obyvatelstva ČR i jeho vyšší kvalitou. 49
67
Tabulka č. 39: Střední délka života při narození, kraje ČR, mezi obdobími 1991-92 a 2001-02 Muži Ženy Rozdíl ženy-muži Kraj 1992-93 2001-02 1992-93 2001-02 1991-92 2001-02 e0 pořadí e0 pořadí e0 pořadí e0 pořadí rozdíl rozdíl Hlavní město Praha 69,9 1. 73,7 1. 76,5 3. 78,9 4. 6,6 5,2 Středočeský 68,0 10. 72,1 8. 75,6 10. 78,3 11. 7,6 6,2 Jihočeský 68,9 6. 72,2 7. 76,2 8. 78,6 8. 7,3 6,3 Plzeňský 68,5 8. 72,5 6. 75,7 9. 78,3 9. 7,1 5,9 Karlovarský 66,7 13. 71,2 12. 74,0 14. 77,5 13. 7,3 6,3 Ústecký 66,3 14. 69,9 14. 74,3 13. 76,5 14. 8,0 6,6 Liberecký 67,8 11 71,3 11. 75,5 12. 78,3 10. 7,6 7,0 Královéhradecký 69,1 4. 73,1 2. 76,3 7. 78,8 5. 7,2 5,7 Pardubický 69,1 3. 72,7 4. 76,5 4. 78,7 6. 7,3 6,0 Vysočina 69,5 2. 72,9 3. 76,9 1. 79,0 2. 7,5 6,1 Jihomoravský 69,0 5. 72,6 5. 76,6 2. 79,2 1. 7,7 6,6 Olomoucký 68,2 9. 71,6 10. 76,4 6. 78,6 7. 8,2 7,0 Zlínský 68,7 7. 72,0 9. 76,5 5. 79,0 3. 7,8 7,0 Moravskoslezský 67,3 12. 70,4 13. 75,5 11. 77,9 12. 8,2 7,5 ČR 68,3 x 72,1 x 75,9 x 78,5 x 7,6 6,4 Zdroj: Úmrtnostní tabulky - Česká republika a kraje 2002, ČSÚ; Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech, ČSÚ, 2002 Tabulka č. 40: Střední délka života obyvatel okresů kraje Vysočina - muži Střední délka života ve věku 0, 45 a 65 let – muži Území 0 let 45 let 65 let 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 Česká republika 67,1 67,7 68,9 71,0 25,7 25,9 26,9 28,5 11,2 11,5 12,1 13,5 Pelhřimov 68,0 68,7 69,2 71,6 26,6 26,5 27,2 29,1 11,4 11,4 11,9 13,6 Havlíčkův Brod 67,9 68,5 69,9 71,5 26,1 26,1 27,3 28,8 11,2 11,5 12,1 13,3 Jihlava 67,7 68,7 69,6 71,4 25,8 26,6 27,4 29,0 11,3 12,0 12,5 13,7 Třebíč 69,2 69,7 70,2 72,1 27,2 27,5 27,9 29,9 12,1 12,4 12,7 14,6 Žďár nad Sázavou 67,9 68,9 70,0 72,2 26,3 26,8 27,6 29,4 11,6 12,2 12,7 13,9 Zdroj: Úmrtnostní tabulky - Česká republika a kraje 2002, ČSÚ; Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech, ČSÚ, 2002 Naději dožít se nejvyššího věku mají muži v okrese Žďár nad Sázavou (72,2 let) a ženy v okrese Jihlava (79,1 let). Naopak je tomu u mužů v okrese Jihlava (71,4 let) a žen žijících v okrese Pelhřimov (77,8 let). Údaje potvrzují dobré postavení kraje v rámci republiky i trend prodlužující se délky života u mužů i žen. Tabulka č. 41: Střední délka života obyvatel okresů kraje Vysočina- ženy Střední délka života ve věku 0, 45 a 65 let – ženy Území 0 let 45 let 65 let 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 Česká republika 74,1 74,8 75,8 77,8 31,3 31,7 32,6 34,2 14,3 14,6 15,3 16,8 Pelhřimov 74,7 75,5 76,8 77,8 31,7 32,4 33,3 34,5 14,5 14,9 15,7 16,5 Havlíčkův Brod 74,6 75,5 76,3 78,2 31,3 31,8 32,7 34,4 14 14,4 15,3 16,5 Jihlava 74,6 75,4 76,5 79,1 31,8 32,3 33,2 35,1 14,6 15 15,6 17,4 Třebíč 75,6 76,1 77,3 78,6 32,5 32,7 33,5 34,8 15 15,2 15,8 17,2 Žďár nad Sázavou 75,2 75,8 77 78,2 32,1 32,7 33,4 34,4 14,8 15,2 15,7 16,8 Zdroj: Úmrtnostní tabulky - Česká republika a kraje 2002, ČSÚ; Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech, ČSÚ, 2002
68
Graf č. 17: Porovnání střední délky života mužů dle okresů v kraji Vysočina a ČR dle narození 73 72 71 70 69 68 67 66 65 64 81-85 Česká republika
86-90 Pelhřimov
Havlíčkův Brod
91-95 Jihlava
96-00 Třebíč
Žďár nad Sázavou
Zdroj: tabulka č.40 Graf č. 18: Porovnání střední délky života žen dle okresů v kraji Vysočina a ČR při narození 80 79 78 77 76 75 74 73 72 71 81-85 Česká republika
86-90 Pelhřimov
Havlíčkův Brod
91-95 Jihlava
96-00 Třebíč
Žďár nad Sázavou
Zdroj: tabulka č. 41
69
4.2.2.1 Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech Tato podkapitola byla převzata od Mgr.Terezie Kretschmerové a Mgr.Radka Havla, autorů studie „Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech“, Český statistický úřad, 2002. Úvod Analýza „Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech“ vychází z úmrtnostních tabulek za okresy České republiky, vydávaných Českým statistickým úřadem. Tyto zkrácené úmrtnostní tabulky byly počítány vždy za pětileté kalendářní období, zvlášť pro muže a ženy a vycházely postupně v letech 1989 (za období 1981-1985), 1992 (za období 1986-1990), 1996 (za období 1991-1995) a 2001 (za období 19962000). Hlavním důvodem pro výpočet okresních úmrtnostních tabulek za poměrně široké časové období je zabránění náhodného kolísání vstupních hodnot, které u tak malých jednotek, jako jsou okresy, není výjimkou. Úmrtnostní tabulky eliminují rozdíly ve věkové struktuře populace (jak mezi okresy, tak mezi obdobími), které by mohly intenzitu úmrtnosti do značné míry zkreslit. Proto jsou vhodným nástrojem pro vyjádření a hodnocení regionální diferenciace úmrtnosti a jejího vývoje. Metodika výpočtu úmrtnostních tabulek je pro poslední období částečně odlišná, na vypočtené hodnoty má ale tato úprava pouze nepatrný vliv. Základním ukazatelem úmrtnostních tabulek je naděje dožití (také označovaná jako střední délka života), která nám říká, kolik let (průměrně) má před sebou osoba právě x-letá za předpokladu, že zůstanou v následujících letech zachovány stejné úmrtnostní poměry. V této analýze je pro zachycení rozdílů v celkové úmrtnosti použito hodnot naděje dožití při narození a pro zaznamenání rozdílů podle věku hodnot naděje dožití pro osoby 45leté a 65leté. Hlavní snahou této části publikace je přiblížit regionální rozdíly v intenzitě úmrtnosti a odlišnosti jejího vývoje v okresech České republiky a to především formou tabulek a kartogramů. Tabulka č. 42: Základní ukazatele úrovně úmrtnosti v České republice (pětileté průměry) Naděje dožití při narození Počet Zemřelí na Průměr let Kojenecká úmrtnost (‰) zemřelých 1 000 obyv. muži Ženy 1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000
70
131 128 119 110
895 487 620 764
12,8 12,4 11,6 10,8
67,1 67,7 68,9 71,0
74,1 74,8 75,8 77,8
14,3 11,2 9,0 5,2
Regionální rozdíly v celkové úmrtnosti Meziokresní rozdíly v intenzitě úmrtnosti si během posledních dvaceti let zachovávaly určité charakteristické rysy. Zůstal nezměněn tradiční rozdíl mezi vysokou hladinou celkové úmrtnosti v pohraničních okresech severních a severozápadních Čech a nízkou úmrtností na východě Čech a jižní Moravě. Kromě několika okresů, kde došlo k nepatrnému poklesu naděje dožití mezi první a druhou polovinou osmdesátých let (13 okresů u mužů a 4 okresy u žen), se naděje dožití při narození plynule zvyšovala po celých dvacet let na celém území republiky. Regionální variabilita naděje dožití byla ve sledovaném období na nízké úrovní a během let se v podstatě neměnila. Směrodatná odchylka, která nám ukazuje rozrůzněnost jevu, byla u žen přibližně o jednu pětinu nižší. Variabilita hodnot naděje dožití byla tedy pro ženy o něco menší. Až na několik málo výjimek se výrazně neměnilo ani pořadí okresů podle naděje dožití při narození. Míru shody pořadí ve dvou různých řadách lze vyjádřit pomocí Spearmanova koeficientu korelace pořadí. Ten může nabývat hodnot od –1 do +1 a čím více se jeho hodnota blíží +1, tím větší je shoda pořadí. Spearmanův koeficient byl u obou pohlaví téměř totožný a mezi jednotlivými obdobími dosahoval průměrně hodnoty 0,86. Při srovnání prvního období s posledním byl tento ukazatel přirozeně o něco nižší (0,78). Tabulka č. 43: Naděje dožití při narození v okresech ČR ve vybraných statistických ukazatelích Muži Ženy Ukazatel 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 Maximum 69,2 69,7 70,5 72,9 75,6 76,3 77,3 79,2 Minimum 64,2 64,9 66,2 68,7 72,1 72,3 73,2 75,3 Směrodatná odchylka 1,00 0,98 0,99 1,00 0,80 0,83 0,82 0,81 Variační koeficient 1,49 1,46 1,44 1,41 1,08 1,11 1,08 1,05 Rozdíl období I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. Spearmanův korelační 0,83 0,88 0,87 0,78 0,89 0,86 0,84 0,78 koeficient Některé změny pořadí okresů podle hodnot naděje dožití při narození během hodnocených dvaceti let však byly přesto výrazné. Plynulý a výrazný posun vzhůru po celé období zaznamenaly u obou pohlaví okresy Hlavní město Praha (u mužů z 10. na 4.místo, u žen ze 45. na 10.), Plzeň-město (z 31. na 2., resp. ze 61. na 36.), Náchod (ze 6. na 3., resp. z 31. na 5.), Hradec Králové, Hodonín a Beroun. Zejména u mužů došlo ke značnému zlepšení pořadí u okresů Rokycany (z 54. na 24.), Karlovy Vary (ze 68. na 53.) a Bruntál. Převážně u žen pak u okresů Jihlava (z 20. na 2.), Znojmo (ze 48. na 12.) a Sokolov.
71
Kartogram č. 9: Naděje dožití při narození v okresech ČR v jednotlivých obdobích – muži
1981-1985
- 65,9 66,0 - 66,9 67,0 - 67,9 68,0 - 68,9 69,0 - 69,9 70,0 - 70,9 71,0 +
1986-1990
- 65,9 66,0 - 66,9 67,0 - 67,9 68,0 - 68,9 69,0 - 69,9 70,0 - 70,9 71,0 +
1991-1995
- 65,9 66,0 - 66,9 67,0 - 67,9 68,0 - 68,9 69,0 - 69,9 70,0 - 70,9 71,0 +
1996-2000
- 65,9 66,0 - 66,9 67,0 - 67,9 68,0 - 68,9 69,0 - 69,9 70,0 - 70,9 71,0 +
72
Kartogram č. 10: Naděje dožití při narození v okresech ČR v jednotlivých obdobích – ženy
1981-1985
- 73,4 73,5 - 74,4 74,5 - 75,4 75,5 - 76,4 76,5 - 77,4 77,5 - 78,4 78,5 +
1986-1990
- 73,4 73,5 - 74,4 74,5 - 75,4 75,5 - 76,4 76,5 - 77,4 77,5 - 78,4 78,5 +
1991-1995
- 73,4 73,5 - 74,4 74,5 - 75,4 75,5 - 76,4 76,5 - 77,4 77,5 - 78,4 78,5 +
1996-2000
- 73,4 73,5 - 74,4 74,5 - 75,4 75,5 - 76,4 76,5 - 77,4 77,5 - 78,4 78,5 +
73
Naproti tomu změna v pořadí směrem k horšímu během sledovaného období byla trvalá u obou pohlaví u okresů Blansko (u mužů ze 3. na 17.místo, u žen ze 6. na 24.), Svitavy (z 27. na 36., resp. ze 17. na 49.), Trutnov (z 32. na 45., resp. z 34. na 46.), Frýdek-Místek (z 50. na 59., resp. z 22. na 45.) a Děčín. K výraznější ztrátě pořadí jen u mužů došlo u okresů Prostějov (ze 13. na 46.), Karviná (ze 60. na 73.) a Česká Lípa. Znatelněji jen u žen pak v okresech Jablonec nad Nisou (z 26. na 59.) a Nový Jičín (ze 40. na 60.). Složení okresů při posouzení největších a nejmenších přírůstků naděje dožití při narození mezi obdobími 1981-1985 a 1996-2000 vypadalo obdobně. Na první pohled je ale zřejmé, že vývoj úmrtnosti neprobíhal v jednotlivých okresech u obou pohlaví stejnoměrně. Výrazným příkladem byl Rakovník. Ten se u mužů nacházel mezi těmi, kde se naděje dožití prodloužila nejvíce a u žen měl naopak přírůstek druhý nejmenší. Obecně lze říci, že největšího přírůstku naděje dožití v letech za sledované období dosáhly okresy Plzeň-město, Sokolov, Kladno, Hlavní město Praha a Náchod. Naopak nejmenší přírůstky naděje dožití byly charakteristické pro okresy Třebíč, Nový Jičín, Česká Lípa, Nymburk a Blansko. Tabulka č. 44: Okresy s největším a nejmenším přírůstkem naděje dožití při narození mezi a IV. obdobím (v letech) Největší přírůstky Nejmenší přírůstky muži ženy muži ženy Plzeň-město 5,4 Sokolov 4,9 Nymburk 2,5 Jablonec nad Nisou Kladno 5,0 Náchod 4,7 Prostějov 2,7 Rakovník Rokycany 4,9 Znojmo 4,6 Děčín 2,7 Svitavy Rakovník 4,8 Hlavní město Praha 4,6 Prachatice 2,7 Klatovy Praha-západ 4,8 Jihlava 4,5 Karviná 2,9 Strakonice Karlovy Vary 4,8 České Budějovice 4,4 Vsetín 2,9 Zlín
I.
2,6 2,7 2,8 2,9 2,9 2,9
Tabulka č. 45: Naděje dožití při narození – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty 1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000
Třebíč Tábor Blansko Hradec Králové Pardubice
69,2 68,7 68,5 68,3 68,3
Třebíč Brno-město Pardubice Vyškov Hradec Králové
Most Sokolov Teplice Tachov Chomutov
64,2 64,4 65,0 65,1 65,2
Teplice Most Chomutov Český Krumlov Cheb
Třebíč Zlín Vyškov Břeclav Hradec Králové
75,6 75,5 75,5 75,3 75,3
Vyškov Třebíč Zlín Tábor Hradec Králové
Sokolov Chomutov Teplice Most Kladno
72,1 72,1 72,1 72,4 72,8
Sokolov Teplice Cheb Most Česká Lípa
74
muži nejvyšší hodnoty 69,7 Hradec Králové 69,2 Náchod 69,0 Hlavní město Praha 69,0 Třebíč 69,0 Brno-město nejnižší hodnoty 64,9 Teplice 65,4 Chomutov 65,6 Most 65,9 Sokolov 65,9 Děčín ženy nejvyšší hodnoty 76,3 Třebíč 76,1 Zlín 76,1 Žďár nad Sázavou 76,0 Hradec Králové 76,0 Vyškov nejnižší hodnoty 72,3 Teplice 72,7 Most 73,1 Sokolov 73,1 Děčín 73,4 Chomutov
70,5 70,3 70,3 70,2 70,1
Hradec Králové Plzeň-město Náchod Hlavní město Praha Brno-město
72,9 72,8 72,7 72,7 72,4
66,2 66,5 66,8 66,9 66,9
Most Jeseník Sokolov Chomutov Karviná
68,7 68,9 69,0 69,0 69,1
77,3 77,1 77,0 76,9 76,8
Hradec Králové Jihlava Pardubice Brno-venkov Náchod
79,2 79,1 79,1 79,0 79,0
73,2 73,8 73,9 74,1 74,2
Teplice Most Chomutov Cheb Rakovník
75,3 75,8 75,9 76,2 76,4
V závěru dvacátého století se tak mezi dvaceti okresy s nejvyšší nadějí dožití při narození objevily u mužů i u žen výhradně okresy východních Čech, jižní Moravy a jižních Čech spolu s okresy Hlavní město Praha a Šumperk. Okres Plzeň-město vynikal nízkou úmrtností pouze u mužů. Naproti tomu dvacet okresů s nejhorší úmrtností pocházelo pouze ze severních Čech, severní Moravy a západních Čech, spolu s některými středočeskými okresy (Mělník u obou pohlaví, Nymburk u mužů, Rakovník a Kladno u žen).
Regionální rozdíly v úmrtnosti podle věku Na celkovém prodloužení naděje dožití při narození v České republice v devadesátých letech dvacátého století se podílelo zlepšení úmrtnostních poměrů ve všech věkových kategoriích. U mužů měl nejvýraznější zásluhu na tomto jevu pokles úmrtnosti ve věkové skupině 60-75 let, u žen pak ve věku 65-80 let. Velmi důležitým zdrojem prodloužení naděje dožití bylo rovněž citelné snížení kojenecké úmrtnosti. Naději dožití, stejně jako většinu ukazatelů majících vztah k úmrtnosti, je možné sledovat v závislosti na věku obyvatel. Pro charakteristiku úmrtnostních poměrů ve středním věku byla v této publikaci zvolena naděje dožití ve věku 45 let a ve věku 65 let (pro vyjádření úrovně úmrtnosti ve vyšším, důchodovém věku). Tento ukazatel představuje počet roků, jež má ještě před sebou osoba, která se právě dožila 45 (resp. 65) let za předpokladu zachování úrovně úmrtnosti. Mezi roky 1989 a 2000 se v České republice zvýšila naděje dožití pro 45leté muže o 2,7 roku, pro 65leté o 2,0 roku. U žen pak dosáhly tyto hodnoty 2,5 roku a 2,0 roku. Variabilita okresních hodnot naděje dožití v daných věcích byla o něco nižší než v případě naděje dožití při narození. S rostoucím věkem u obou pohlaví variabilita naděje dožití klesala, u žen o něco málo pomaleji. Při pohledu na vývoj během hodnocených dvaceti let se rozrůzněnost naděje dožití příliš neměnila, pouze v posledních pěti letech se ve vyšších věcích neznatelně zvýšila díky rozevírání intervalu naděje dožití. Vysokých hodnot mezi jednotlivými obdobími dosáhl Spearmanův koeficient korelace pořadí. Pro věk 45 let to bylo průměrně 0,88 a pro věk 65 let 0,83. Pořadí okresů podle hodnot naděje dožití ve věku 45 a 65 let se příliš nelišilo, případné rozdíly byly v podstatě stejné u mužů i žen. Tabulka č. 46: Naděje dožití ve věku 45 a 65 let v okresech ČR ve vybraných statistických ukazatelích Muži Ženy Ukazatel 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 45 let Maximum 27,2 27,5 28,5 30,4 32,5 32,7 33,7 35,4 Minimum 23,4 23,8 24,9 26,4 29,6 29,8 30,7 31,9 Směrodatná odchylka 0,76 0,74 0,77 0,87 0,63 0,67 0,65 0,68 Variační koeficient 2,96 2,88 2,88 3,07 2,01 2,12 2,00 2,00 Rozdíl období I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. Spearmanův korelační 0,86 0,92 0,87 0,77 0,88 0,87 0,89 0,82 koeficient 65 let Maximum 12,1 12,4 13,0 14,7 15,2 15,3 16,1 17,8 Minimum 9,8 10,2 11,0 11,7 13,2 13,4 14,0 15,2 Směrodatná odchylka 0,43 0,43 0,46 0,58 0,42 0,42 0,43 0,51 Variační koeficient 3,83 3,80 3,82 4,37 2,95 2,91 2,85 3,09 Rozdíl období I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. Spearmanův korelační 0,81 0,84 0,79 0,65 0,86 0,85 0,85 0,74 koeficient
75
Kartogram č. 11: Změna naděje dožití při narození v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – muži (I. období = 100 %)
- 103,9 104,0 - 104,9 105,0 - 105,9 106,0 - 106,9 107,0 - 107,9 108,0 +
Kartogram č. 12: Změna naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – muži (I. období = 100 %)
- 106,9 107,0 - 108,9 109,0 - 110,9 111,0 - 112,9 113,0 - 114,9 115,0 +
Kartogram č. 13: Změna naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – muži (I. období = 100 %)
- 112,9 113,0 - 115,9 116,0 - 118,9 119,0 - 121,9 122,0 - 124,9 125,0 +
76
Kartogram č. 14: Změna naděje dožití při narození v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – ženy (I. období = 100 %)
- 103,9 104,0 - 104,4 104,5 - 104,9 105,0 - 105,4 105,5 - 105,9 106,0 +
Kartogram č. 15: Změna naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – ženy (I. období = 100 %)
- 107,4 107,5 - 108,4 108,5 - 109,4 109,5 - 110,4 110,5 - 111,4 111,5 +
Kartogram č. 16: Změna naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím – ženy (I. období = 100 %)
- 112,9 113,0 - 114,9 115,0 - 116,9 117,0 - 118,9 119,0 - 120,9 121,0 +
77
Všechny okresy České republiky zaznamenaly během sledovaného období prodloužení naděje dožití pro oba zvolené věky. Vývoj i regionální rozdíly naděje dožití ve věku 45 a 65 let v zásadě odpovídají vývoji a rozložení okresů podle hodnot naděje dožití při narození. Nejvýraznějšího absolutního zvýšení naděje dožití ve věku 45 let docílily u mužů okresy Plzeň-město (4,3 roku) a Rokycany (4,0 roku), u žen okresy Sokolov (3,7 roku) a Znojmo (3,6 roku). Ve věku 65 let šlo u mužů o okresy Plzeň-město (3,4 roku) a Hradec Králové (3,1 roku), u žen pak opět o okresy Znojmo (3,4 roku) a Sokolov (3,2 roku). Nejmenší přírůstky naděje dožití naopak vykázal u mužů ve věku 45 i 65 let jednoznačně okres Prachatice (1,7 roku, resp. 1,3 roku) a u žen okres Rakovník (1,6 roku, resp. 1,1 roku). Tabulka č. 47: Naděje dožití ve věku 45 let – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty 1981-1985
1986-1990
1991-1995
1996-2000
muži nejvyšší hodnoty Třebíč 27,2 Třebíč 27,5 Hradec Králové Tábor 26,8 Brno-město 27,0 Hlavní město Praha Semily 26,8 Hlavní město Praha 27,0 Brno-město Hradec Králové 26,7 Pardubice 26,9 Třebíč Pelhřimov 26,6 Hradec Králové 26,8 Jičín nejnižší hodnoty Sokolov 23,4 Most 23,8 Chomutov Most 23,7 Teplice 24,0 Teplice Tachov 24,1 Chomutov 24,6 Most Bruntál 24,3 Sokolov 24,6 Tachov Teplice 24,3 Cheb 24,6 Sokolov
Třebíč Vyškov Zlín Blansko Břeclav
32,5 32,3 32,3 32,2 32,2
Sokolov Teplice Most Litoměřice Rokycany
29,6 29,6 29,7 30,1 30,2
ženy nejvyšší hodnoty Žďár nad Sázavou 32,7 Hradec Králové Třebíč 32,7 Zlín Tábor 32,7 Vyškov Hradec Králové 32,7 Třebíč Brno-venkov 32,6 Žďár nad Sázavou nejnižší hodnoty Sokolov 29,8 Most Teplice 29,9 Teplice Most 30,2 Sokolov Cheb 30,3 Děčín Česká Lípa 30,5 Tachov
28,5 28,1 27,9 27,9 27,7
Hradec Králové Plzeň-město Náchod Hlavní město Praha Třebíč
30,4 30,1 30,1 29,9 29,9
24,9 25,0 25,0 25,3 25,4
Most Jeseník Sokolov Teplice Karviná
26,4 26,5 26,6 26,7 26,8
33,7 33,6 33,5 33,5 33,4
Hradec Králové Brno-venkov Jihlava Pardubice Náchod
35,4 35,4 35,1 35,1 35,0
30,7 30,7 31,0 31,3 31,5
Teplice Chomutov Česká Lípa Most Cheb
31,9 32,7 32,8 32,9 32,9
Okresy, které měly výrazněji lepší pořadí naděje dožití při narození než ve věku 65 let (byla zde tedy v porovnání s ostatními okresy poměrně nízká úmrtnost mladších obyvatel oproti zvýšené úmrtnosti starších osob) tvořily jednu oblast s jádrem v okrese Havlíčkův Brod (Chrudim, Ústí nad Orlicí, Svitavy, Rychnov nad Kněžnou a Kutná Hora), druhou oblast vymezovaly okresy Plzeň-jih, Plzeň-město, Plzeň-sever, Klatovy, Strakonice, Příbram, Beroun a Rakovník. Naproti tomu okresy téměř celé Moravy vykazovaly lepší pořadí okresů podle naděje dožití ve věku 65 let než při narození (nižší úmrtnost starších a starých osob ve srovnání s ostatními okresy). Nejvýraznější byl tento rozdíl v okresech Vsetín, Frýdek-Místek a Přerov, v okresech Znojmo, Třebíč, Břeclav, Uherské Hradiště a Zlín a v okresech Bruntál a Jeseník.
78
Tabulka č. 48: Naděje dožití ve věku 65 let – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty 1981-1985
Třebíč Vsetín Blansko Tábor Semily Sokolov Most Tachov Kladno Cheb
Břeclav Blansko Třebíč Zlín Brno-venkov Teplice Most Sokolov Litoměřice Rokycany
1986-1990
1991-1995
muži nejvyšší hodnoty 12,1 Třebíč 12,4 Hradec Králové 11,9 Žďár nad Sázavou 12,2 Hlavní město Praha 11,8 Pardubice 12,0 Náchod 11,8 Jihlava 12,0 Třebíč 11,7 Zlín 12,0 Žďár nad Sázavou nejnižší hodnoty 9,8 Most 10,2 Chomutov 10,2 Sokolov 10,4 Sokolov 10,3 Teplice 10,5 Teplice 10,4 Chomutov 10,5 Český Krumlov 10,4 Rakovník 10,7 Most ženy nejvyšší hodnoty 15,2 Brno-venkov 15,3 Vyškov 15,0 Hradec Králové 15,3 Hradec Králové 15,0 Brno-město 15,2 Brno-město 14,9 Třebíč 15,2 Třebíč 14,9 Žďár nad Sázavou 15,2 Náchod nejnižší hodnoty 13,2 Sokolov 13,4 Most 13,3 Teplice 13,5 Teplice 13,4 Most 13,6 Sokolov 13,4 Litoměřice 13,8 Tachov 13,4 Česká Lípa 13,8 Děčín
1996-2000
13,0 12,8 12,7 12,7 12,7
Hradec Králové Třebíč Hlavní město Praha Semily Brno-město
14,7 14,6 14,4 14,3 14,3
11,0 11,0 11,1 11,2 11,2
Sokolov Most Teplice Česká Lípa Děčín
11,7 11,9 12,0 12,3 12,5
16,1 16,0 15,9 15,8 15,8
Hradec Králové Brno-venkov Břeclav Znojmo Jihlava
17,8 17,6 17,5 17,5 17,4
14,0 14,2 14,3 14,4 14,5
Teplice Rakovník Chomutov Beroun Děčín
15,2 15,5 15,7 15,9 15,9
Regionální rozdíly v nadúmrtnosti mužů Charakteristika úmrtnosti se ve většině zemí setkává s jevem, který je označován jako nadúmrtnost mužů. Tu lze výstižně vyjádřit rozdílem naděje dožití při narození žen a mužů. V České republice se tento rozdíl v padesátých letech pohyboval kolem 5 let. Během následujících desetiletí se postupně zvětšil na přibližně 7,2 roku v roce 1989. Příčinou byla pětadvacetiletá stagnace naděje dožití u mužů při mírném prodlužování u žen. Maxima (7,5-7,8 roku) dosáhla mužská nadúmrtnost v letech 1990-1992 a od té doby se plynule snižovala až na hodnotu 6,7 roku v roce 2000. V rámci hodnoceného období bylo tedy charakteristické zvětšení republikového rozdílu naděje dožití mezi ženami a muži na přelomu osmdesátých a devadesátých let přibližně o 0,5 roku a jeho následné zmenšení do konce století o 1 rok. Nadúmrtnost mužů je dána především vyšší pravděpodobností úmrtí mužů ve věku 45-80 let a právě znatelné zlepšení úmrtnosti u mužů v této věkové skupině vedlo ke snížení mužské nadúmrtnosti během devadesátých let. Na tomto procesu mělo ovšem nezanedbatelný podíl i výraznější zlepšení kojenecké úmrtnosti u mužů než u žen. Meziokresní variabilita rozdílu naděje dožití při narození žen a mužů se mírně zvýšila až v posledních pěti letech, Spearmanův koeficient korelace pořadí nebyl příliš vysoký – jeho průměr mezi jednotlivými obdobími činil 0,48.
79
Tabulka č. 49: Rozdíl naděje dožití žen a mužů ve věku 0, 45 a 65 let v okresech ČR ve vybraných statistických ukazatelích Ukazatel Maximum Minimum Průměr Směrodatná odchylka Variační koeficient
0 let
45 let
65 let
81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 9,0 6,0 7,1 0,6 8,2
8,8 5,9 7,3 0,6 8,1
8,3 5,9 7,1 0,6 8,1
8,3 5,1 6,9 0,7 9,5
7,3 4,8 5,7 0,5 8,0
Rozdíl období
I.-II. II.-III. III.-IV. I.-IV. I.-II.
Spearmanův korelační koeficient
0,43
0,50
0,51
0,42
0,44
7,1 7,0 6,9 3,8 4,7 4,7 4,1 2,5 5,9 5,8 5,8 3,1 0,4 0,4 0,6 0,3 7,2 7,7 9,7 8,3 II.III.-IV. I.-IV. I.-II. III. 0,59
0,53
0,48
0,34
3,8 2,7 3,2 0,2 6,9 II.III. 0,29
3,8 4,8 2,6 2,2 3,2 3,3 0,3 0,4 8,4 13,1 III.I.-IV. IV. 0,40
0,19
Územní rozložení nadúmrtnosti mužů bylo po celých dvacet let podobné. Souvislejší oblast se srovnatelnou úrovní mužské nadúmrtnosti lze ale jen těžko vymezit. Obecně lze říci, že regiony spíše městského charakteru a více na západ republiky měly rozdíly v intenzitě úmrtnosti mezi pohlavími menší a oblasti spíše venkovského rázu a na východě země větší. Mezi okresy, které měly po celé sledované období výrazně nízké rozdíly v úmrtnosti žen a mužů, patřily zejména okresy Plzeň-město, Hlavní město Praha a Náchod, vesměs okresy s průměrnou úmrtností žen a nízkou úmrtností mužů. Oproti tomu stále vysoké rozdíly mezi pohlavími vykazovaly okresy Břeclav, Znojmo a Hodonín, oblasti s průměrnou či vyšší úmrtností mužů a zároveň s nízkou úmrtností žen. Kartogram č. 17: Změna rozdílu naděje dožití při narození žen a mužů v okresech ČR mezi I. a IV. obdobím (I. období = 100 %)
- 83,9 84,0 - 91,9 92,0 - 99,9 100,0 - 107,9 108,0 - 115,9 116,0 +
Nejvýraznějšího snížení mužské nadúmrtnosti mezi posledním a prvním sledovaným obdobím dosáhly okresy Rakovník (2,1 roku), Klatovy (1,7 roku), Břeclav (1,4 roku), Jablonec nad Nisou a Žďár nad Sázavou. U těchto okresů došlo ke značnému prodloužení naděje dožití u mužů při nevýrazném snížení úmrtnosti žen. Naproti tomu celková nadúmrtnost mužů se nejznatelněji zvýšila v okresech Nymburk (1,1 roku), Jičín (1 rok), Kolín (0,9 roku), Prachatice a Praha-východ, což byly okresy, kde se naděje dožití při narození prodloužila o více let u žen než u mužů. 80
Tabulka č. 50: Rozdíl naděje dožití při narození žen a mužů – nejvyšší a nejnižší okresní hodnoty 1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000 nejvyšší hodnoty Břeclav 9,0 Vsetín 8,8 Břeclav 8,3 Jeseník Bruntál 8,4 Hodonín 8,6 Hodonín 8,0 Znojmo Most 8,3 Louny 8,6 Kolín 8,0 Karviná Hodonín 8,3 Bruntál 8,4 Louny 8,0 Bruntál Tachov 8,0 Břeclav 8,4 Litoměřice 8,0 Sokolov nejnižší hodnoty Hlavní město Praha 6,0 Plzeň-město 5,9 Náchod 5,9 Plzeň-město Plzeň-město 6,1 Hlavní město Praha 6,0 Hlavní město Praha 5,9 Rokycany Nymburk 6,2 Plzeň-sever 6,2 Plzeň-město 5,9 Rakovník Náchod 6,2 Pardubice 6,3 Rychnov n.Kněžnou 6,0 Klatovy Praha-východ 6,2 Sokolov 6,3 Ústí nad Orlicí 6,1 Plzeň-sever
8,8 8,3 8,1 7,9 7,9 5,1 5,5 5,5 5,7 5,8
Kartogram č. 18: Rozdíl naděje dožití při narození žen a mužů v okresech ČR v období 19962000 (ČR = 100 %)
- 79,9 80,0 - 89,9 90,0 - 99,9 100,0 - 109,9 110,0 - 119,9 120,0 +
Závěr V závěru dvacátého století došlo v České republice k nemalému prodloužení naděje dožití, u mužů o něco výraznějšímu než u žen. Pokles úmrtnosti se projevil ve všech okresech, u některých znatelněji. Tradiční polarizace území republiky z hlediska úrovně úmrtnosti, severozápad – jihovýchod, zůstala ale během hodnoceného období zachována. Po celých dvacet let si ve všech věcích a u obou pohlaví nejvyšší naději dožití vždy zachovávaly okresy jižní Moravy (Třebíč, Žďár nad Sázavou, Jihlava, Brno-město, Brno-venkov, Blansko, Vyškov a Zlín), východních Čech (Hradec Králové, Náchod a Pardubice) a jihočeský Tábor. Naproti tomu nejméně příznivá ve všech věcích a u obou pohlaví byla vždy úmrtnost v okresech severních a severozápadních Čech (Česká Lípa, Děčín, Ústí nad Labem, Litoměřice, Teplice, Most, Chomutov, Sokolov, Cheb a Tachov). Pro bližší vysvětlení meziokresních rozdílů v intenzitě úmrtnosti by byla nutná jejich podrobnější analýza. Nejzávažnějším faktorem je odlišná sociální struktura obyvatelstva v jednotlivých oblastech České republiky a s tím související způsob života obyvatel. Jedná se zejména o stupeň dokončeného vzdělání (s vyšší úrovní vzdělanosti klesá intenzita úmrtnosti), rodinné poměry (ženatí a vdané mají nižší úmrtnost), národnostní skladbu obyvatelstva (romská populace se vyznačuje významně vyšší úmrtností) či historickou vazbu na místo (čím delší a silnější vztah k místu, tím nižší úroveň úmrtnosti). Určitý význam má i dostupnost rychlé lékařské péče, která například u mužů kladně ovlivňuje délku naděje dožití ve velkých městech. 81
Kartogram č. 19: Naděje dožití při narození v okresech ČR v období 1996-2000 – muži (ČR = 100 %)
- 97,9 98,0 - 98,9 99,0 - 99,9 100,0 - 100,9 101,0 - 101,9 102,0 +
Kartogram č. 20: Naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR v období 1996-2000 – muži (ČR = 100 %)
- 95,9 96,0 - 97,9 98,0 - 99,9 100,0 - 101,9 102,0 - 103,9 104,0 +
Kartogram č. 21: Naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR v období 1996-2000 – muži (ČR = 100 %)
- 93,9 94,0 - 96,9 97,0 - 99,9 100,0 - 102,9 103,0 - 105,9 106,0 +
82
Kartogram č. 22: Naděje dožití při narození v okresech ČR v období 1996-2000 – ženy (ČR = 100 %)
- 98,3 98,4 - 99,1 99,2 - 99,9 100,0 - 100,7 100,8 - 101,5 101,6 +
Kartogram č. 23: Naděje dožití ve věku 45 let v okresech ČR v období 1996-2000 – ženy (ČR = 100 %)
- 96,9 97,0 - 98,4 98,5 - 99,9 100,0 - 101,4 101,5 - 102,9 103,0 +
Kartogram č. 24: Naděje dožití ve věku 65 let v okresech ČR v období 1996-2000 – ženy (ČR = 100 %)
- 94,9 95,0 - 97,4 97,5 - 99,9 100,0 - 102,4 102,5 - 104,9 105,0 +
83
Tabulka č. 51: Pořadí okresů ČR podle střední délky života - muži, prvních 20 okresů (ze 77) 0 let 45 let 65 let Okres 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 Hradec Králové 4 5 1 1 4 5 1 1 15 10 1 1 Plzeň-město 31 17 7 2 28 18 12 2 58 56 29 6 Náchod 6 11 2 3 15 14 6 3 25 21 3 7 Hl.m.Praha 10 8 3 4 8 3 2 4 24 6 2 3 Brno-město 9 2 5 5 11 2 3 6 19 9 6 5 Ústí nad Orlicí 12 15 8 6 7 12 13 11 12 24 13 14 Žďár n. Sázavou Pardubice Tábor
15 5 2
9 3 16
6 19 15
7 8 9
14 13 2
7 4 16
10 11 9
9 7 19
11 33 4
2 3 22
5 21 16
10 11 20
Třebíč Semily Č.Budějovice Rychnov n.Kněž. Brno-venkov Jindřich.Hradec
1 7 30 18 17 22
1 20 32 22 6 19
4 12 11 14 10 29
10 11 12 13 14 15
1 3 41 16 17 22
1 11 21 25 6 19
4 14 7 15 8 25
5 8 10 12 17 20
1 5 38 20 29 22
1 15 44 17 12 18
4 8 26 12 11 24
2 4 19 32 8 13
Pelhřimov Blansko Šumperk
11 3 23
12 7 27
23 17 22
16 17 18
5 6 20
13 9 28
21 18 19
15 18 14
23 3 13
33 8 14
41 17 15
23 12 9
Havlíčkův Brod 14 13 9 19 21 24 20 21 39 Jihlava 20 10 18 20 33 10 17 16 27 Zdroj: Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech, ČSÚ, 2002
29 4
33 14
37 17
Tabulka č. 52: Pořadí okresů ČR podle střední délky života - ženy, prvních 20 okresů (ze 77) 0 let 45 let 65 let Okres 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 81-85 86-90 91-95 96-00 Hradec Králové
5
5
4
1
9
4
1
1
13
2
2
1
Jihlava Pardubice Brno-venkov Náchod Vyškov Šumperk Hodonín
20 12 8 31 3 11 14
16 17 7 19 1 20 10
13 26 15 22 5 14 8
2 3 4 5 6 7 8
12 15 10 28 2 11 7
14 18 5 21 9 12 13
8 22 9 10 3 14 11
3 4 2 5 9 6 15
15 27 5 20 6 14 7
15 26 1 17 9 10 6
18 22 10 5 1 14 6
5 9 2 15 11 12 17
Třebíč Hl.m.Praha Břeclav Znojmo Ústí nad Orlicí Jičín Č.Budějovice Tábor Brno-město Zlín Semily Chrudim ……
1 45 4 48 13 24 43 9 21 2 10 15 ….
2 37 6 46 22 29 51 4 11 3 23 25 ….
1 25 12 39 30 18 11 7 16 2 38 35 ….
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ….
1 36 5 42 16 35 27 6 13 3 14 22 ….
2 26 8 40 28 43 48 3 7 6 25 24 ….
4 26 18 29 28 21 12 13 7 2 36 31 ….
13 10 7 14 19 17 8 18 11 12 22 23 ….
3 26 1 50 29 25 28 8 12 4 22 34 ….
4 19 7 38 35 33 47 13 3 8 24 37 ….
4 12 7 23 42 11 15 25 3 8 39 36 ….
14 7 3 4 32 18 13 24 6 8 20 41 ….
Źďár n.Sázavou 7 8 3 22 8 1 5 29 9 Havlíčkův Brod 19 14 19 26 37 35 30 31 56 Pelhřimov 16 13 6 38 18 10 6 25 17 Zdroj: Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech, ČSÚ, 2002
5 46 16
13 30 9
27 43 45
84
Tabulky č.51 a č.52 ukazují pořadí bývalých okresů ČR podle střední délky života u mužů a žen, podle věku a časových období. Okresy kraje Vysočina patřily za uplynulá období vždy k oblastem s nejvyšší střední délkou života, postupem času je ale začala dohánět značná část České republiky. Dříve významné regionální rozdíly v úmrtnosti a střední délce života se tak smazávají, a ačkoliv v tomto ukazateli patří kraj Vysočina stále přední příčky, už se v této pozici neocitá sám. Graf č.19 nabízí porovnání střední délky života obyvatel kraje Vysočina a zbytku ČR. U obou pohlaví je vidět rozdíl střední délky života novorozenců (0-letých), kde u mužů na Vysočině je vyšší oproti České republice o více než 10 měsíců a u žen téměř 6 měsíců. Rozdíl kolísá u mužů kolem 11 měsíců a u žen kolem 6 měsíců až do zhruba 45.roku, kdy se začíná snižovat. Střední délka života v kraji Vysočina a v České republice se vyrovná u žen kolem 75. a u mužů kolem 72.roku. Od tohoto věku se rozdíl opět zvyšuje, nyní však ve prospěch České republiky, i když jen v maximu asi o 2,5 měsíce kolem 90.roku. Tento zvláštní jev může být způsoben například neochotou starých lidí z venkovských oblastí navštěvovat lékaře nebo horší dostupností pomoci rychlé záchranné služby (připomínáme „roztříštěnou“ sídelní strukturu kraje Vysočina), čímž dochází ke zkracování délky života. Tato hypotéza by však pro potvrzení potřebovala zvláštní analýzu.
85
Graf č. 19: Rozdíl mezi středními délkami života v kraji Vysočina a České republiky 1,1
ex(Vysočina)-ex(ČR) muži ex(Vysočina)-ex(ČR) ženy 0,9
0,7
0,5
0,3
0,1
0
3
6
9
12
15
18
-0,1
-0,3
Zdroj: IZPE, na základě dat ČSÚ a ÚZIS
86
21
24
27
30
33
36
39
42
45
48
51
54
57
60
63
66
69
72
75
78
81
84
87
90
93
96
99 102
4.2.3
Standardizovaná úmrtnost
Standardizace se používá k odstranění nestejnorodosti u srovnávaných populací. Jejím smyslem je odstranění rozdílné věkové struktury v porovnávaných populacích (např. dle regionů, mezinárodní srovnání atd.). Pro mezinárodní srovnání se používá tzv. přímá standardizace, který vychází z uměle vytvořené věkové struktury obyvatelstva a na ni se pak přenesou specifické míry úmrtnosti v jednotlivých populacích. Celková standardizovaná úmrtnost vykazuje za celou republiku v posledních obdobích příznivý vývoj. Po stagnaci od počátku 70.let, kdy ČR dosahovala výrazně vyššího průměru než vyspělé státy Evropy, se od poloviny 80.let začal projevovat pozitivní trend poklesu úmrtnosti trvající s menšími výkyvy až do současnosti. Od poloviny 90.let má ČR vůči průměru evropských zemí jako celku dokonce příznivější vývoj. Graf č.20 zachycuje celkovou standardizovanou úmrtnost, zahrnuje EU, Evropu, střední Evropu, Skandinávské země a ČR. U ČR lze sledovat stabilní pokles úmrtnosti od poloviny 80.let do současnosti, která je v posledních letech i rychlejší než jaké dosahuje evropský průměr. Pokud tento klesající trend vydrží, měla by ČR postupem času dosáhnout úroveň průměru zemí EU nebo Skandinávie. Graf č. 20: Celková standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel 1400 1300 1200
Úmrtnost
1100 1000 900 800 700 600 2000
1998
1996
1994
Střední Evropa
1992
1990
1988
EU průměr
1986
1984
1982
Evropa
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Skandinávské země
Zdroj: HFA database, WHO Europe, 2003 Grafy č.21 a č.22 ukazují vývoj standardizované úmrtnosti mužů a žen v okresech kraje Vysočina a jeho porovnání s vývojem v ČR.
87
Graf č. 21: Standardizovaná úmrtnost - muži 1 600,0
1 400,0
1 200,0
1 000,0
800,0
600,0 1991
1992
ČR
1993
1994
Havlíčkův Brod
1995
1996
Jihlava
1997
Pelhřimov
1998
1999
Třebíč
2000
2001
Žďár nad Sázavou
Zdroj: Zemřelí 1991.., 2001, ÚZIS Graf č. 22: Standardizovaná úmrtnost - ženy 950,0
900,0
850,0
800,0
750,0
700,0
650,0
600,0 1991
ČR
1992
1993
Havlíčkův Brod
Zdroj: Zemřelí 1991.., 2001, ÚZIS
88
1994
1995
Jihlava
1996
1997
Pelhřimov
1998
Třebíč
1999
2000
2001
Žďár nad Sázavou
Z grafu č.23 lze vysledovat nižší úmrtnost u mužů ve všech okresech kraje Vysočina než je průměr ČR, výjimku tvoří okres Havlíčkův Brod. Okres Jihlava zvláštně kolísá. V roce 1996 zaznamenaly všechny okresy výrazný, ovšem pouze dočasný pokles mužské úmrtnosti. Můžeme říci, že kraj dlouhodobě kopíruje celorepublikový, potažmo celoevropský trend ve snižování úmrtnosti a je na tom ještě o něco lépe než je průměr ČR. U žen je patrný rovněž trend snižující se úmrtnosti, která se postupně dostala pod celostátní průměr a v roce 2001 byly téměř eliminovány meziokresní rozdíly. Při porovnání hodnot obou grafů si můžeme všimnout mužské nadúmrtnosti, jak v okresech kraje Vysočina, tak celostátně. Graf č. 23: Standardizovaná úmrtnost dle krajů ČR* 1400 1200 1000 800 600 400 200
Muži
ČR
Moravskoslezský
Zlínský
Olomoucký
Jihomoravský
Vysočina
Pardubický
Královéhradecký
Liberecký
Ústecký kraj
Karlovarský
Plzeňský kraj
Jihočeský
Středočeský
Praha
0
Ženy
* z věkového složení k 31.12.2000 Zdroj: Zdravotnická ročenka 2001, 2002, ÚZIS Největší standardizovanou úmrtnost vykazovaly v roce 2000 kraje Karlovarský, Ústecký a Moravskoslezský, a to u mužů i žen. Z opačného pohledu jsou to Praha a Pardubický kraj. Kraj Vysočina je na tom v tomto ukazateli dobře, úmrtnost mužů i žen v tomto regionu se pohybuje pod celostátním průměrem. 4.2.4
Specifická úmrtnost
Specifická úmrtnost je dalším ukazatelem, který eliminuje věkovou strukturu. Vztahuje se jak k určitému věku, tak například k diagnóze. Udává počet zemřelých v určitém věku za jeden kalendářní rok připadající na 1000 obyvatel téhož věku.
89
Tabulka č. 53: Zemřelí v kraji Vysočina podle věkových skupin, absolutní hodnoty 1999 2000 Zemřelí celkem v tom: - muži - ženy v tom ve věku: 0 roků 1 - 4 roků 5 - 9 roků 10 - 14 roků 15 - 19 roků 20 - 24 roků 25 - 29 roků 30 - 34 roků 35 - 39 roků 40 - 44 roků 45 - 49 roků 50 - 54 roků 55 - 59 roků 60 - 64 roků 65 - 69 roků 70 - 74 roků 75 - 79 roků 80 - 84 roků 85 a více roků Zdroj: Statistická ročenka kraje Vysočiny, ČSÚ, 2002
5 410 2 746 2 664 25 7 8 7 22 19 31 32 46 82 122 229 267 308 543 729 957 651 1 325
5 375 2 727 2 648 15 2 8 8 18 26 30 33 40 63 126 219 275 326 515 760 993 632 1 286
2001 5 191 2 616 2 575 18 9 4 4 16 27 28 33 41 74 112 192 256 280 493 696 996 689 1 223
Největší počty úmrtí jsou ve věkové skupině 65 a více let, nejvíce umírají lidé v kohortě 75-79 let. Lze si povšimnout klesajícího trendu v úmrtnosti.
4.2.4.1 Zemřelí podle příčin smrti Struktura příčin smrti v ČR se dlouhodobě významněji nemění. Nejčastější příčinou úmrtí jsou nemoci oběhové soustavy, dále novotvary a na třetím místě jsou vnější příčiny (úrazy, otravy). Následují nemoci dýchací a trávící soustavy. Těchto pět skupin příčin smrtí způsobuje zhruba 95% všech úmrtí. Data o specifické úmrtnosti v jednotlivých skupinách nemocí, publikovaná ČSÚ za ČR podle jednotlivých okresů (viz. příloha), umožňují sledovat podrobnější strukturu úmrtnosti. Pro přehlednost se zabýváme pouze relevantními skupinami, skupiny s nepatrnou nebo žádnou úmrtností jsme vynechali. Struktura úmrtí v kraji Vysočina z hlediska váhy jednotlivých příčin smrti je dle předpokladů obdobná jako v celé republice. V kraji Vysočina mají největší podíly tyto skupiny (rok 2002): • • • •
IX – nemoci oběhové soustavy (59,2%) II – novotvary (26,08%) XX – vnější příčiny nemocnosti a úmrtnosti (5,92%) X – nemoci dýchací soustavy (2,43%)
V rámci srovnání50 s celorepublikovým průměrem je na tom kraj Vysočina lépe v úmrtnosti na nemoci dýchací soustavy a mírně také na vnější příčiny nemocnosti a úmrtnosti. Všechny okresy kraje mají oproti ČR vyšší podíl úmrtnosti v kategorii IX - nemoci oběhové soustavy. Největší rozdíl najdeme u okresů Havlíčkův Brod (+8%) a Třebíč (+7%). V kraji pak celkově umírá na tuto diagnózu o 6,4% občanů více, než je průměr v ČR. Ten ještě lehce překračují, tentokrát ve skupině nemoci dýchací soustavy, okres Žďár nad Sázavou (+1,5%), a v kategorii vnější příčiny nemocnosti a úmrtnosti okres Jihlava (+1,08%), to jsou ale jen minimální rozdíly.
50
dle údajů za rok 2002
90
2002
21,02
1998
22,45
2002
25,64
1998
23,87
Pelhřimov
2002
2002
Vysočina
23,34
2002
2002
5,82
56,51
5,6
58,88
4,5
58,1
5,92
59,2
5,3
57,53
26,69
25,58
10%
5,05
60,76
22,92
0%
6,28
51,73
26,08
1998
7,4
55,21
23,52
1998
5,23
61,32
27,29
1998
5,56
59,97
29,43
1998
5,85
61,14
23,3
2002
4,61
59,26
26,01
1998
Česká republika
Havlíčkův Brod
Jihlava
Třebíč
Žďár nad Sázavou
Graf č. 24: Nejčastější příčiny smrti v letech 1998 a 2002, okresy Vysočiny, kraj a ČR
20%
30%
40%
II
IX
50%
X
52,8
6,32
55,14
6,4
60%
70%
80%
90%
100%
XX
Zdroj: Zemřelí, 1998, 2002, ÚZIS Ve skupině II, tj. novotvary, které jsou příčinou smrti téměř třetiny lidí, si kraj celkově stojí obdobně jako průměr ČR. Meziokresní rozdíly lze ovšem najít i zde. Zatímco okres Jihlava překračuje celorepublikový průměr o 2,74%, okres Žďár nad Sázavou se nachází 5,57% pod tímto průměrem, což vytváří zajímavý regionální rozdíl v úmrtnosti na novotvary 8,41%. Pokud chceme srovnat situaci na Vysočině v roce 1998 a v roce 2002, celkově za kraj v tomto období poklesla úmrtnost mezi relevantními, vybranými kategoriemi příčin pouze ve skupině X nemocech dýchací soustavy, a to o 1,46%, zatímco v ČR mírně stoupla. V ostatních kategoriích se ovšem podíl na příčinách úmrtí mírně zvýšil. V úmrtnosti na novotvary o 3,16% (v okrese Jihlava až o 6,09%), nemoci oběhové soustavy o 1,67% (v okrese Havlíčkův Brod až o 4,25%) a vnější příčiny nemocnosti a úmrtnosti o 0,62%. V některých okresech došlo naopak k mírnému poklesu.
91
Tabulka č. 54: Zemřelí podle vybraných příčin smrti v roce 2001 a 2002 (na 100 000 obyvatel) nemoci nemoci nemoci nemoci vnější vnější novotvary oběhové dýchací novotvary oběhové dýchací příčiny příčiny soustavy soustavy soustavy soustavy Okres 2001 2002 Pelhřimov
274,1
646,9
32,9
46,6
315,4
680,3
27,5
64,7
Havlíčkův Brod
243,3
640,4
33,7
66,4
262,4
621,8
30,6
51,6
Jihlava
245,5
559,2
21,2
68,3
297,5
558,0
18,5
74,8
Třebíč
263,3
582,7
33,2
54,5
259,5
598,3
20,5
55,5
Žďár nad Sázavou
229,1
545,9
39,9
56,7
205,5
559,8
27,2
53,6
Vysočina
249,2
588,5
32,4
59,0
262,8
596,4
24,5
59,7
Česká republika
278,3
561,5
45,5
67,6
311,2
623,1
50,8
67,9
Zdroj: Okresy České republiky za rok 2001, 2002, ČSÚ V předchozí tabulce vidíme srovnání čtyř nejvýznamnějších skupin příčin úmrtí v kraji Vysočina a jeho okresech a ČR. Kartogramy č.26 a č.27 graficky znázorňují regionální rozložení intenzity úmrtnosti na nemoci oběhové soustavy a novotvary za sledovaná období. Nejlépe je na tom na Vysočině okres Jihlava, nejhůře ze srovnání vychází okres Pelhřimov. V úmrtnosti na zhoubné novotvary vykazuje nejnižší podíl úmrtí okres Žďár nad Sázavou, opačně je tomu u okresů Jihlava a Pelhřimov. Ovšem z celorepublikového hlediska, co se týká úmrtností na nemoci oběhové soustavy, se region Vysočiny řadí spíše k průměru.
92
Kartogram č. 25: Zemřelí na nemoci oběhové soustavy na 100 000 obyvatel (průměr let 19972001)
Zdroj: Statistická ročenka Moravskoslezského kraje 2002, ČSÚ Kartogram č. 26: Zemřelí na novotvary na 100 000 obyvatel (průměr let 1997-2001)
Zdroj: Okresy České republiky za rok 2002, ČSÚ 2004 93
4.2.4.2 Kojenecká a novorozenecká úmrtnost V demografii kojenecká úmrtnost znamená úmrtnost dětí do věku 1 roku. Za novorozeneckou úmrtnost je považována úmrtnost během novorozeneckého období, tj. doba od narození do 28 dnů života včetně. Kojenecké úmrtnost se nejčastěji vypočítá jako počet zemřelých do 1 roku na 1000 živě narozených. Kojenecká úmrtnost je v ČR a stejně tak v kraji Vysočina velmi nízká. Toto je důležitý fakt zejména proto, že míra kojenecké úmrtnosti bývá často pokládána za charakteristický ukazatel kvality celkové zdravotní péče a je obvykle udávána mezi základními ukazateli sociálně-ekonomické úrovně státu. Kojenecká i novorozenecká úmrtnost v ČR od 70.let trvale klesá, i když v posledních letech zaznamenala nepatrný nárůst. Tabulka č. 55: Kojenecká úmrtnost, ČR a okresy Vysočiny 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 4,6 EU 15 6,5 6,1 5,6 5,5 5,2 5,1 4,9 4,8 4,5 4,0 ČR 8,5 7,9 7,7 6,0 5,9 5,2 4,6 4,1 4,2 0,0 Havlíčkův Brod 3,5 5,8 6,4 6,8 3,5 4,6 4,8 3,5 1,2 5,3 Jihlava 9,5 3,2 7,6 7,1 10,0 7,0 5,1 3,1 6,9 6,3 Pelhřimov 9,9 3,8 11,6 12,2 7,2 11,5 7,8 4,5 3,1 2,8 Třebíč 7,5 6,8 4,9 2,6 5,5 5,3 5,8 3,7 9,8 5,3 Žďár nad Sázavou 4,6 4,6 3,5 4,0 7,4 4,9 4,3 1,7 4,9 Zdroj: Zdravotnická ročenka ČR 1993.., 2002, ÚZIS; WHO Europe, HFA Database, 2003; General Statistics, Eurostat, 2004 Oproti roku 2001 se v roce 2002 ve tří z pěti okresů kraje Vysočina kojenecká úmrtnost zvýšila. Zatímco v okresech Žďár nad Sázavou a Pelhřimov se kojenecká úmrtnost snížila, v okrese Třebíč se více než ztrojnásobila (z 2,8 na 9,8 úmrtí dětí ve věku do 1 roku na 1000 živě narozených). Až na okresy Havlíčkův Brod a Pelhřimov tak kojenecká úmrtnost na Vysočině v roce 2002 převyšovala celorepublikový průměr (ještě v roce 2000 byla situace právě opačná a jediný Pelhřimov lehce zaostával). Dlouhodobě lze ale hodnotit vývoj jako příznivý a dočasný růst úmrtnosti kojenců lze označit jako ojedinělé, spíše výjimečné případy, nikoliv jako trend, o čemž svědčí kolísavost mezi jednotlivými roky. Tabulka č. 56: Novorozenecká úmrtnost, ČR a okresy Vysočiny 2001 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 xx* EU 15 4,0 3,9 3,8 3,7 3,5 3,4 3,3 xx* 2,3 ČR 5,7 4,7 4,9 3,8 3,6 3,2 2,9 2,5 0,0 Havlíčkův Brod 2,7 2,9 4,3 5,7 2,3 2,3 2,4 2,3 4,3 Jihlava 6,6 1,6 4,7 5,1 6,0 6,0 5,1 2,0 3,2 Pelhřimov 7,7 1,3 5,8 12,2 2,9 4,3 6,3 3,0 1,9 Třebíč 3,8 3,0 4,1 0,9 3,6 3,6 3,9 2,8 3,5 Žďár nad Sázavou 2,9 1,3 2,1 1,6 5,2 2,4 2,6 1,7 Zdroj: Zdravotnická ročenka ČR 1993.., 2001, ÚZIS; WHO Europe, HFA Database, 2003; General Statistics, Eurostat, 2003 xx* data nebyla k dispozici Z hlediska úrovně úmrtnosti novorozenců si stojí v kraji dlouhodobě nejlépe okres Havlíčkův Brod, nejhůře pak okresy Jihlava a Pelhřimov. Všechny okresy se ale blíží celorepublikovému průměru a novorozenecká úmrtnost má u nich klesající tendenci, čímž kopírují vývoj ve zbytku ČR i zemích EU.
94
Graf č. 25: Kojenecká úmrtnost dle krajů ČR, roky 2001 a 2002
6,96
8,00
2,24
2,69
3,01
3,48
4,02 4,06
3,94
3,84 4,04
4,94
4,85 5,16
5,47
5,57 3,74 3,05
2,87
3,19
3,56
3,77
5,01
5,04 4,88
3,00
2,67
3,10
4,00
3,92
5,00 3,97 4,15
kojenecká úmrtnost v ‰
6,00
3,87
7,00
2,00 1,00
2001
Moravskoslezský kraj
Zlínský kraj
Olomoucký kraj
Jihomoravský kraj
Vysočina
Pardubický kraj
Královéhradecký kraj
Liberecký kraj
Ústecký kraj
Karlovarský kraj
Plzeňský kraj
Jihočeský kraj
Středočeský kraj
Hl.m. Praha
Česká republika
0,00
2002
Zdroj: Okresy České republiky za rok 2001, 2002, ČSÚ Největší kojeneckou úmrtnost mezi kraji měl v roce 2001 Ústecký kraj následovaný krajem Jihočeským. V roce 2002 dosáhla kojenecká úmrtnost nejvyšších hodnot v kraji Libereckém a kraji Vysočina. U osmi krajů došlo k mírným meziročním růstům, které se projevily i na zvýšení kojenecké úmrtnosti v celé ČR. Ta však zůstává na velice nízké úrovni, na nižší, než kterou vykazují země EU jako celek.
4.3
Migrace Hlavní formou mechanického pohybu obyvatelstva je migrace (stěhování obyvatelstva). Takový způsob
prostorové mobility obvykle znamená trvalou změnu pobytu osob, tj. změnu místa bydliště. Jen taková změna je skutečnou migrací, a je třeba ji proto odlišovat od ostatních forem prostorového pohybu, jenž nevedou k trvalé změně bydliště, ale pouze k dočasné: dojížďka i vyjížďka a cestování. V důsledku vzrůstajících rozdílů v ekonomické situaci regionů během 90.let a s tím související diferenciaci ztrát a nabídky pracovních příležitostí se očekával i vzestup migrační mobility obyvatelstva. Místo očekávaného vývoje však objem migrace v ČR do roku 1996 dokonce klesal, v dalších letech rostl pouze nevýrazně. Ani rostoucí regionální rozdíly úrovně nezaměstnanosti, ani změny v možnostech uplatnění na regionálních pracovních trzích zatím nejsou dostatečnou motivací k migraci u naší populace, která má silnou vazbu na prostředí a jejíž prostorová mobilita je dlouhodobě nízká (například i kvůli v současnosti špatnému fungováni trhu s byty). Občané raději preferují krátkodobou či denní vyjížďku za prací. 95
Migraci můžeme rozdělit na migraci a vnitřní a vnější. Vnitřní migrace zahrnuje pohyby uvnitř hranic vymezené oblasti (v našem případě kraje Vysočina), zatímco migrace vnější se týká pohybu přes hranice této oblasti. Výsledkem vnitrostátní migrace je pouze změna prostorového rozmístění obyvatelstva, na rozdíl od zahraniční migrace, která mění celkový počet obyvatel státu. Vnitřní míra migrace kraje je velmi zanedbatelná, proto ji do naší analýzy nezařazujeme. Relevantní údaje o pohybu osob nám poskytnou nejlépe demografické ukazatele migrační obrat a migrační saldo. 4.3.1
Migrační obrat a saldo
Z hlediska hodnocení migrace obyvatelstva jsou pro nás důležité zejména ukazatele migrační obrat a migrační saldo. Migrační obrat vyjadřuje součet počtu přistěhovalých a vystěhovalých přes hranici dané územní jednotky a dává nám celkový přehled o takovém pohybu osob. Následující tabulka č.57 zobrazuje migrační obrat jednotlivých okresů (relativně na 1000 obyvatel). Po útlumu na počátku 90.let se pomalu začíná pohyb obyvatel zvyšovat, v roce 2002 dosáhl téměř ve všech okresech maxima za posledních 10 let. Přesto stále nejde o nijak nikterak významná čísla a v míře migrace stojí i celá ČR za vyspělými státy Evropy. Tabulka č. 57: Vývoj migračního obratu ve vybraných letech Území 1989 1991 1993 1995 1997 Pelhřimov 26,39 19,78 22,05 21,62 20,90 Havlíčkův Brod 22,89 21,04 20,30 15,98 15,20 Jihlava 18,04 18,23 17,22 13,31 12,20 Třebíč 21,80 20,31 18,57 14,72 13,80 Žďár nad Sázavou 17,78 17,91 16,40 12,47 12,70 Česká republika** 1,68 2,46 1,97 1,07 1,30 Pozn: ** obrat zahraničního stěhování
1999 17,60 15,80 11,80 15,20 13,20 1,10
2001 19,70 17,70 14,90 15,40 13,40 3,40
2002 22,61 19,22 20,70 17,18 15,43 7,56
Zdroj: Okresy ČR v roce 1989.., 2002; Pohyb obyvatelstva v roce 1989.., 2002, ČSÚ Migrační saldo znamená rozdíl počtu přistěhovalých a vystěhovalých osob přes hranici dané územní jednotky. Pomocí tohoto ukazatele se tak dozvíme, zda dané území stěhováním obyvatele ztrácí či naopak získává. Jak je patrné z tabulky č.58, bilance migrace kraje Vysočina je v posledních letech mírně záporná. Na tomto se nejvíce podílely okresy Žďár nad Sázavou a Třebíč, naopak okres Pelhřimov zaznamenal přírůstek. Lze vysledovat trend spíše se z kraje vystěhovávat než se zde usazovat. Je nutné ovšem podotknout, že absolutní počty stěhujících se osob jsou velmi nízké a migrace dosud nemá větší vliv na změny počtu obyvatel kraje. Podobně je tomu na většině území ČR (snad mimo Prahu). Tabulka č. 58: Vývoj migračního salda ve vybraných letech (na 1000 obyvatel) Území 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 Pelhřimov 0,73 -4,38 -2,11 2,28 4,50 -0,80 -1,50 Havlíčkův Brod -1,93 1,40 -1,42 1,23 1,00 -0,20 0,90 Jihlava -2,50 0,23 -0,18 0,57 0,20 -0,20 -0,90 Třebíč -0,82 -0,65 -0,21 -0,48 -0,20 1,20 0,20 Žďár nad Sázavou -2,86 -1,17 -0,58 -1,06 -0,70 -0,80 -2,00 Vysočina -1,64 -0,75 -0,78 0,30 0,70 -0,10 -0,60 Česká republika** 0,14 0,28 0,53 0,97 1,20 0,90 -0,80 Pozn: ** saldo zahraničního stěhování
2002 1,38 0,13 0,47 -1,34 -1,82 -0,43 1,20
Zdroj: Okresy ČR v roce 1989.., 2002; Pohyb obyvatelstva v roce 1989.., 2002, ČSÚ Vývoj migračního salda regionu v letech 1989-2002 znázorňuje také graf č.26. Okres Žďár nad Sázavou má od roku 1989 jako jediný z celého kraje pravidelně zápornou bilanci přistěhovalých/vystěhovalých. I u ostatních okresů převládá mírně vystěhovávání, i když v některých letech situace kolísá. 96
Graf č. 26: Vývoj migračního salda a vystěhovalých na 1000 obyvatel)
v
letech
1989-2002
(rozdíl
počtu
přistěhovalých
5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 -1,00 -2,00 -3,00 -4,00 -5,00 1989
1991
Pelhřimov Žďár nad Sázavou
1993
1995
Havlíčkův Brod Vysočina
1997
1999
Jihlava Česká republika
2001
2002
Třebíč
Zdroj: tabulka č.58 Pozitivní vnitřní migraci mělo v roce 2002 těchto šest krajů: Středočeský, Hlavní město Praha, Plzeňský, Ústecký, Jihočeský a Liberecký. Nejvíce ztrátovými regiony jsou naopak Moravskoslezský kraj a kraj Vysočina, v roce 2002 však největší úbytek zaznamenal kraj Karlovarský. Tabulka č. 59: Struktura migračního přírůstku v krajích (na 1000 obyvatel), roky 1993 a 2002 Saldo vnitřní migrace Saldo zahraniční migrace Saldo celkové migrace Kraj 1993 2002 1993 2002 1993 2002 saldo pořadí saldo pořadí saldo pořadí saldo pořadí saldo pořadí saldo pořadí Hlavní město Praha 1 1. 0,9 2. 1,7 1. 3,8 2. 2,7 1. 4,7 2. Středočeský 0,3 6. 4,5 1. 0,2 12. 1,4 3. 0,5 6. 5,9 1. Jihočeský 0,9 2. 0,2 6. 0,3 10. 1,4 4. 1,2 4. 1,6 4. Plzeňský 0,8 3. 0,6 3. 0,3 9. 0,9 6. 1,1 5. 1,5 5. Karlovarský -0,8 11. -5,3 14. 0,8 2. 6,6 1. 0,1 11. 1,3 6. Ústecký -1,3 14. 0,3 4. 0,1 14. 1,3 5 -1,2 14. 1,7 3. Liberecký 0,6 4. 0,3 5. 0,8 3. 0,4 10. 1,4 2. 0,6 7. Královehradecký -0,1 9. -1,1 11. 0,4 8. 0,9 7. 0,3 10. -0,2 9. Pardubický 0,0 8. -0,2 7. 0,4 6. 0,0 12. 0,4 9. -0,1 8. Vysočina -0,9 12. -1,3 12 0,1 13. 0,9 8. -0,8 13. -0,4 10. Jihomoravský -0,1 10. -0,7 9. 0,6 5. 0,0 13. 0,5 7. -0,7 12. Olomoucký 0,2 7. -1,0 10. 0,2 11. 0,1 11. 0,4 8. -1,0 13. Zlínský 0,5 5. -0,4 8. 0,7 4. -0,1 14. 1,2 3. -0,5 11. Moravskoslezský -1,0 13. -1,8 13. 0,4 7. 0,6 9. -0,6 12. -1,3 14. ČR x x x x 0,5 x 1,2 x 0,5 x 1,2 x Zdroj: sestaveno z dat ČSÚ, Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002; Pohyb obyvatelstva v roce 1993, 2002 97
Očekávané zvýšení migrační mobility obyvatelstva České republiky po roce 1989 související s existencí regionálních rozdílů a jejich prohlubováním nenastalo, jako hlavní důvod je často uváděna neexistence fungujícího trhu s byty. Evidované stěhování často neodpovídá skutečné mobilitě obyvatelstva, z nepřímého zjištění Českého statistického úřadu vyplývá, že ne všechny osoby měnící bydliště tuto skutečnost hlásí. Proto některé údaje kapitoly 4.3.1 nemusejí být zcela přesné.
4.3.1.1 Zahraniční migrace v krajích Míra zahraniční migrace je u většiny krajů velmi zanedbatelná. Absolutní přírůstek byl v roce 2002 nejvyšší v Hlavním městě Praha (4,4 tis.), Karlovarském kraji (2 tis.) a Středočeském kraji (1,6 tis.). Podle státního občanství získaly kraje Karlovarský a Ústecký zejména občany Vietnamu, Praha a Středočeský kraj ukrajinské občany. Praha je také atraktivní pro občany USA a Kanady, kraj Moravskoslezský tradičně pro Poláky. Tabulka č. 60: Saldo zahraniční migrace podle státního občanství stěhující se osoby, kraje, 2002 Státní občanství Kraj celkem SR Ukrajina Vietnam Polsko Rusko USA Kanada Hlavní město Praha 308 2 038 401 158 -27 202 62 4 377 Středočeský 175 776 174 -264 112 45 11 1 596 Jihočeský 69 332 137 43 59 14 2 883 Plzeňský -68 87 354 -4 3 0 1 492 Karlovarský 30 98 1694 0 140 0 2 2 012 Ústecký -109 237 739 5 135 6 2 1 090 Liberecký -245 217 70 -13 14 1 0 159 Královehradecký 53 97 112 77 9 1 1 485 Pardubický -382 228 58 9 -2 5 3 14 Vysočina 57 207 60 6 9 -1 -3 455 Jihomoravský -971 531 239 4 48 20 -1 2 Olomoucký -135 25 128 -2 -8 0 0 50 Zlínský -232 87 50 24 -1 5 1 -35 Moravskoslezský 151 2 193 498 29 -11 0 710 ČR -1 299 4 962 4 409 541 520 287 81 12 290 Zdroj: Cizinci v České republice, ČSÚ, 2004 Statistika pochopitelně nezachycuje tzv. nelegální migraci. Z výše uvedených čísel můžeme vyčíst, že vzhledem k počtu obyvatel zatím není míra salda zahraniční migrace nijak statisticky významná a zajímavá. Situace se může změnit po vstupu ČR do Evropské unie a také postupným stárnutím populace a následné potřebě pracovních sil. 4.3.2
Přirozený přírůstek v kraji
Přirozený přírůstek vystihuje tempo růstu (případně poklesu) počtu obyvatel. Je velmi závislý na věkové struktuře a je vyjádřením rozdílu mezi počtem živě narozených a zemřelých. Tabulka č.61 a graf č.27 nám ukazují vývoj přirozeného přírůstku v časové řadě od roku 1989 do roku 2002 podle okresů Vysočiny a porovnání kraje s ČR. Tabulka č. 61: Vývoj přirozeného přírůstku v letech 1989–2002 (hrubá míra přirozeného přírůstku, tj. na 1000 obyvatel středního stavu) Území 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Pelhřimov -1,21 -0,05 -0,79 0,11 0,63 -2,00 -2,53 -2,46 -2,50 -1,10 -3,30 -2,20 -2,40 Havlíčkův Brod -0,97 0,18 0,22 -0,10 0,11 -1,00 -1,78 -1,54 -2,10 -1,50 -1,70 -1,60 -2,30 Jihlava 1,50 2,72 1,22 1,75 1,85 0,40 -1,18 -0,73 -0,90 -0,60 -1,10 -1,80 -1,00 Třebíč 2,10 1,72 2,61 2,30 2,30 0,10 -0,46 -0,18 -1,40 -0,80 -1,50 -1,00 -0,80 Žďár nad Sázav. 2,68 3,63 3,38 3,14 4,03 1,90 1,10 -0,38 0,50 0,00 -0,30 0,10 -0,20 Vysočina 1,07 1,85 1,58 1,63 1,98 0,10 -0,77 -0,92 -1,10 -0,80 -1,50 -1,20 -1,20 Česká republika 0,06 0,13 0,49 0,13 0,27 -1,00 -2,11 -2,17 -2,10 -1,80 -2,00 -1,80 -1,60 Zdroj: Pohyb obyvatelstva v ČR v roce 1989.., 2002, ČSÚ 98
2002 -2,69 -1,11 -0,75 -1,29 0,55 -0,89 -1,52
Ještě v roce 1993 měly všechny okresy na Vysočině kladný přirozený přírůstek obyvatelstva. Potom nastoupil cestu postupný obrat a stejně jako v celé republice, i na Vysočině začalo přirozenou měrou obyvatelstva ubývat. Tato situace nastala zejména díky rapidnímu snížení počtu narozených dětí tak, že počet zemřelých i přes prodlužující se délku života převyšoval počet živě narozených. Dá se očekávat, že tento trend bude pokračovat a postupně jak region Vysočiny, tak celá ČR budou přicházet o své obyvatelstvo, a to stále rychlejším tempem (jak bude dále stárnout populace). Jediná cesta jak tomu zabránit je zvýšení vlastní porodnosti nebo migrace občanů z jiných zemí. V roce 2002 měl nepatrný kladný přirozený přírůstek pouze okres Žďár nad Sázavou, nejhorší bilanci pak okres Pelhřimov, který přišel v roce 2002 přirozenou obměnou o téměř 3 osoby na 1000 obyvatel. Celý kraj ale zatím ročně přichází přirozenou měnou o méně obyvatel (téměř o polovinu méně), než je celorepublikový průměr. To můžeme odůvodnit jak mírně vyšší porodností v kraji v porovnání s průměrem ČR, tak i příznivější (mladší) věkovou strukturou kraje, která se projevuje v nižší úmrtnosti. Svou roli hraje také fakt, že na Vysočině se muži i ženy dožívají mírně delšího věku, než je průměr ČR. Graf č. 27: Vývoj přirozeného přírůstku v letech 1989-2002 (hrubá míra na 1000 obyvatel)
5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 -1,00 -2,00 -3,00 -4,00
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Pelhřimov
-1,21
-0,05
-0,79
0,11
0,63
-2,00
-2,53
-2,46
-2,50
-1,10
-3,30
-2,20
-2,40
-2,69
Havlíčkův Brod
-0,97
0,18
0,22
-0,10
0,11
-1,00
-1,78
-1,54
-2,10
-1,50
-1,70
-1,60
-2,30
-1,11
Jihlava
1,50
2,72
1,22
1,75
1,85
0,40
-1,18
-0,73
-0,90
-0,60
-1,10
-1,80
-1,00
-0,75
Třebíč
2,10
1,72
2,61
2,30
2,30
0,10
-0,46
-0,18
-1,40
-0,80
-1,50
-1,00
-0,80
-1,29
Žďár nad Sázavou
2,68
3,63
3,38
3,14
4,03
1,90
1,10
-0,38
0,50
0,00
-0,30
0,10
-0,20
0,55
Vysočina
1,07
1,85
1,58
1,63
1,98
0,10
-0,77
-0,92
-1,10
-0,80
-1,50
-1,20
-1,20
-0,89
Česká republika
0,06
0,13
0,49
0,13
0,27
-1,00
-2,11
-2,17
-2,10
-1,80
-2,00
-1,80
-1,60
-1,52
Zdroj: tabulka č.61 Pokud se podíváme do předcházející kapitoly na graf č.26 (vývoj migračního salda) a na graf č.27 (vývoj přirozeného přírůstku), zjistíme, že například okres Pelhřimov překračující svým záporným přirozeným přírůstkem i průměr ČR nahrazuje přirozený úbytek svého obyvatelstva migrací. A naopak, z okresu Žďár nad Sázavou majícího mírně kladný přirozený přírůstek migrací populace mírně ubývá. Nejhorší je situace tam, kde ubývá obyvatel jak migrací, tak přirozenou cestou (okres Třebíč). Zatím jde ale o malé počty nemající na celkovou populaci okresu, potažmo kraje, téměř žádný vliv a důsledky. 99
Kartogram č. 27: Přirozený přírůstek a úbytek, okresy ČR (hrubá míra na 1000 obyvatel), průměr let 2000-2002
Zdroj: Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002, ČSÚ, 2004 Tabulka č. 62: Složení přírůstku (na 1000 obyvatel) v krajích, roky 1993 a 2002 Kraj Hlavní město Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královehradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský ČR
Přirozený přírůstek 1993 2002 -2,9 -3,1 -1,6 -1,7 0,9 -0,8 -0,6 -1,9 2,4 0,3 1,3 -1,3 1,3 -0,8 0,5 -1,4 0,8 -1,1 2,0 -0,9 0,3 -1,7 0,7 -1,6 1,0 -1,1 1,9 -1,3 0,3 -1,5
Přírůstek stěhováním 1993 2002 2,7 4,7 0,5 5,9 1,2 1,6 1,1 1,5 0,1 1,3 -1,2 1,7 1,4 0,6 0,3 -0,2 0,4 -0,1 -0,8 -0,4 0,5 -0,7 0,4 -1,0 1,2 -0,5 -0,6 -1,3 0,5 1,2
Celkový přírůstek 1993 2002 -0,2 1,6 -1,1 4,2 2,1 0,8 0,4 -0,4 2,5 1,7 0,1 0,3 2,7 -0,2 0,8 -1,6 1,2 -1,3 1,2 -1,3 0,8 -2,4 1,1 -2,5 2,2 -1,6 1,2 -2,6 0,8 -0,3
Počet obyvatel (31.12.) 1993 2002 1 217 023 1 161 938 1 108 935 1 128 674 626 391 625 097 557 080 549 374 304 733 304 220 825 257 819 712 428 564 427 321 554 500 548 437 510 906 506 534 522 823 517 630 1 141 313 1 121 792 645 911 636 750 600 915 593 130 1 289 662 1 262 660 10 334 013 10 203 269
Zdroj: sestaveno z dat ČSÚ, Okresy ČR v roce 1993, 2002; Pohyb obyvatelstva v ČR 1993, 2002 Z výše uvedené bilance krajů a jejich vzájemné komparace vidíme, že kromě Hlavního města Prahy, kraje Středočeského, Jihočeského a Karlovarského nezaznamenaly v roce 2002 kraje ČR žádný významnější přírůstek svého obyvatelstva, naopak regiony často o část populace přišly, nejde ovšem o nijak vysoká čísla.
Závěr kapitoly 4 Česká republika prošla po roce 1989 velkými ekonomickými a sociálními změnami, což se negativně projevilo na reprodukčním chování naší populace. Od roku 1990 docházelo k výraznému snižování porodnosti, mezi roky 1990 a 1996 dosáhl její pokles v ČR 30,4% a v kraji Vysočina 29,2%. Česká republika patří k zemím s nejnižší úrovní úhrnné plodnosti na světě a dostává se tak do velmi nepříznivé populační situace. Mezi okresy Vysočiny zaznamenal nejnižší pokles porodnosti okres Havlíčkův Brod (25,2%), nejvyšší pak okres Žďár nad Sázavou (31,8%). Nejvyšší porodnost v regionu si udržovaly okresy Žďár nad Sázavou a Třebíč, které tímto zvedají celkovou porodnost kraje a ten se tak řadí nad celorepublikový průměr. 100
Na Vysočině se začal, stejně jako v celé republice, projevovat trend odkládání porodů do vyššího věku, běžný ve vyspělých evropských zemích. Kleslo tak procento dětí, které se rodí mladým matkám před 25.rokem, a došlo k posunu do vyšších věkových kategorií (zejména z důvodů studia, ekonomického zajištění, kariéry atd.). Od 90.let také vzrostl počet nesezdaných párů, čehož důsledkem je i zvýšení podílu dětí, které se do těchto nemanželských svazků narodí. V kraji Vysočina, kde je vzhledem k ČR vyšší procento populace věřících, je také nejvyšší počet úplných rodin, a tak relativně méně dětí narozených do nemanželských svazků oproti ČR. K největšímu snížení potratovosti došlo mezi roky 1991 a 1995, kdy v České republice klesla o 30,9% a v kraji Vysočina o 32,3%. Nejvyššího poklesu dosáhl okres Pelhřimov (45,7%), nejnižší potom zaznamenal okres Třebíč (22,7%). V posledních letech mají všechny okresy kraje Vysočina úroveň potratovosti podobnou a navzájem se liší pouze minimálně. Za celé námi sledované období, tj. od roku 1989 do roku 2002, má Vysočina nižší potratovost než je celorepublikový průměr a pohybuje se na 80% jeho úrovně. V současnosti pokračuje trend každoročního poklesu počtu umělých přerušení těhotenství. Nižší úroveň interrupcí v regionu můžeme dát do souvislosti s vysokým podílem věřících občanů v kraji. Míra úmrtnosti v kraji od poloviny 80.let pomalu klesala a nadále klesá, a to podobným tempem jako v ostatních regionech ČR. Tento průběh je shodný s vývojem v evropských zemích a vyznačuje se poklesem úmrtnosti, avšak následovaný také poklesem porodnosti. Ačkoliv úroveň porodnosti v roce 2002 se v kraji Vysočina téměř shoduje s Českou republikou, úmrtnost je na Vysočině tradičně nižší. Kraj si dlouhodobě udržuje nižší úroveň úmrtnosti než je průměr ČR. Od roku 1989 se úmrtnost ve všech jeho okresech snížila. Nejnižší úmrtnost je v okrese Žďár nad Sázavou, naopak nadprůměrná, i v rámci celorepublikového srovnání, je v okrese Pelhřimov. Tento regionální rozdíl ovšem lze z velké části přičíst diferencím ve věkové struktuře v rámci kraje (okres Pelhřimov má nejstarší obyvatelstvo v kraji, okres Žďár nad Sázavou nejmladší). Pokles úmrtnosti v celé ČR v posledním desetiletí lze vysvětlit především zkvalitněním lékařské péče (také větší dostupností řady léčiv a přístrojů), částečnou změnou způsobu života (mnoho lidí jí zdravější a kvalitnější stravu, sportuje) a také zlepšením životního prostředí. Značný podíl na poklesu celkové úmrtnosti mělo i významné snížení úmrtnosti kojenců, zejména novorozenců. Kraj zaujímá ve srovnání se zbytkem ČR dlouhodobě čelní příčky v ukazateli střední délky života51, ale postupně jej dohánějí další regiony ČR. Rozdíly se tak rychle smazávají, a i když v tomto ukazateli patří kraj Vysočina mezi nejlepší, už se v této pozici neocitá sám a vyššího věku se dožívají i občané z jiných částí republiky. Naději dožít se nejvyššího věku mají muži v okrese Žďár nad Sázavou (72,2 let v roce 2002) a ženy v okrese Jihlava (79,1 let). Naopak je tomu u mužů v okrese Jihlava (71,4 let) a u žen žijících v okrese Pelhřimov (77,8 let). I když jsou na tom všechny okresy kraje v porovnání s průměrem ČR (muži - 71 let, ženy 77,8 let) lépe, za zeměmi EU stále ještě zaostávají. Struktura příčin smrti se v ČR i v kraji Vysočina dlouhodobě významněji nemění. Nejčastější příčinou úmrtí jsou nemoci oběhové soustavy, dále novotvary a na třetím místě jsou vnější příčiny (úrazy, otravy). Následují nemoci dýchací a trávící soustavy. Těchto pět skupin příčin smrti způsobuje zhruba 95% všech úmrtí. Z celostátního hlediska se region Vysočiny řadí spíše k průměru, co se týká úmrtnosti na nemoci oběhové soustavy a lehce lépe je na tom s úmrtností na novotvary, která je v kraji nižší než je běžné na většině území ČR. Nejmenší intenzitu úmrtí na nemoci oběhové soustavy má okres Jihlava, nejvyšší pak okres Pelhřimov. Nejmenší podíl úmrtí na zhoubné novotvary je v okrese Žďár nad Sázavou, nejvyšší podíl v kraji potom mají okresy Jihlava a Pelhřimov.
51
Vyjadřuje, kolik let (průměrně) má před sebou osoba právě x-letá, a to za předpokladu, že v následujících letech zůstanou stejné úmrtnostní poměry. Vyjadřuje se vždy za určité období (pětileté), zvlášť u mužů a u žen.
101
Kojenecká úmrtnost je na Vysočině, stejně jako v celé ČR, nízká. To je důležité konstatování zejména proto, že míra kojenecké úmrtnosti bývá často pokládána za charakteristický ukazatel kvality celkové zdravotní péče a je obvykle uváděna mezi základními ukazateli sociálně-ekonomické úrovně státu. Kojenecká i novorozenecká úmrtnost v ČR od 70.let trvale klesá a přestože v posledních letech zaznamenala nepatrný nárůst, patří k nejnižším na světě. Migrace obyvatelstva uvnitř kraje i přes jeho hranice je málo intenzívní, počty stěhujících se osob jsou velmi nízké a migrace dosud nemá větší vliv na změny počtu obyvatel kraje. V 90.letech se očekávalo zvýšení pohybu občanů zejména za prací, to ale nenastalo, v celé ČR je situace obdobná. Regionální přírůstky či úbytky populace způsobené stěhováním jsou téměř zanedbatelné, saldo migrace52 kraje Vysočina je v posledních letech mírně záporné (lidé se z kraje spíše vystěhovávají, než aby se zde usazovali). Ještě v roce 1993 měly všechny okresy na Vysočině kladný přirozený přírůstek obyvatelstva53. Potom nastoupil cestu postupný obrat a na Vysočině začalo obyvatelstvo přirozenou měrou ubývat. Tato situace nastala zejména díky rapidnímu snížení počtu narozených dětí a počet zemřelých, i přes prodlužující se délku života, převyšoval počet živě narozených. Můžeme očekávat, že tento trend bude pokračovat a postupně jak region Vysočiny, tak celá ČR budou přicházet o své obyvatelstvo, a to stále rychlejším tempem (jak bude dále stárnout populace a její reprodukce bude stále více deficitní). Jediná cesta, jak tomu lze zabránit, je zvýšení vlastní porodnosti nebo migrace občanů z jiných zemí. Zatím vše nasvědčuje tomu, že politici své snahy směřují spíše k druhé alternativě. Zatím ale celý kraj ročně přichází přirozenou měnou o méně obyvatel (téměř o polovinu méně), než je celorepublikový průměr. To lze vysvětlit mírně vyšší porodností v porovnání s průměrem ČR a zejména příznivější (mladší) věkovou strukturou kraje, která se projevuje v nižší úmrtnosti. V blízké budoucnosti, v časovém horizontu do 20ti let, však původní populace kraje rychle zestárne a její vymírání se urychlí, tyto procesy jsou již na pochodu a významně dopadnou na celou společnost.
52 53
rozdíl přistěhovalých a vystěhovalých za hranice kraje rozdíl živě narozených / počet zemřelých za určité období (např. kalendářní rok)
102
5. Projekce obyvatelstva kraje Vysočina Úvod Demografie je vědní obor, který se zabývá reprodukčním chováním lidských populací. Původně byla rozvíjena jako demografická statistika, tj. prosté zaznamenávání a popis počtů osob žijících v nějakém lidském společenství (populaci) na daném území v členění podle pohlaví anebo věku. Prehistorií demografické statistiky byly zápisy o narozených a zemřelých ve farních matrikách, které však byly často neúplné a nepokrývaly systematicky rozlehlejší území. Později se k těmto záznamům připojily údaje týkající se evidence žijícího obyvatelstva. Česká demografie nabyla rozmachu již v období mezi první a druhou světovou válkou, kdy se periodické soupisy obyvatelstva začaly pořizovat systematicky prostřednictvím sčítání lidu a kdy se začaly počítat i první úmrtnostní tabulky aplikované například v pojišťovnictví. Zejména po druhé světové válce se systemizovala průběžná evidence o narozených, zemřelých a o migrujících osobách (stěhujících se dovnitř nebo mimo zvolené území). Doplněna o údaje o sezdaných nebo rozvedených osobách a o počty samovolných či umělých přerušení těhotenství se tato statistika publikuje na území ČR každoročně již od r.1949. V období po každém sčítání je opravována na počty žijících obyvatel zjištěných podle pohlavní a věku. V novodobé historii nabývá na mnohem větším významu možnost kvalifikovaně odhadnout i budoucí početní stavy obyvatel a jejich pohlavní a věkové struktury. Metodicky je nejpřirozenější projektovat budoucí vývoj obyvatelstva s použitím komponentní metody, kdy se předpokládané struktury řádů rození (plodnost podle věku matek), úmrtnosti (úmrtnostní tabulky) a také migrací (zejména za menší územní celky) postupně rok za rokem transferují do podrobného věkového a pohlavního složení žijících. To by nebylo vzhledem k setrvalosti a spojitosti procesů porodnosti (kdy nerozlišujeme věk matek), plodnosti a úmrtnosti (zde již obojí s rozlišením podle věku matek resp. věku zemřelých) v epoše používání vyspělé výpočetní techniky nijak zvlášť složité. Problémem jsou však odhady budoucího populačního chování vzhledem k lokálnímu populačnímu klimatu ve společnosti z důvodů ne zcela transparentních trendů ekonomického a sociálního vývoje. Pro úroveň ČR je třeba vycházet z odhadů budoucí úrovně úmrtnosti a plodnosti v zásadě na úrovni celé Evropy. V objektivních ukazatelích úmrtnosti (jako jsou střední délky života při narození) zaujímá Česká republika místo odpovídající zhruba její geografické poloze a systematicky se přibližuje úrovni vyspělých západních zemí. Ukazatel úhrnné plodnosti v ČR (reprezentující průměrný počet dětí schopných reprodukce připadajících na jednu ženu), který se od poloviny 90.let velmi rychle snížil na úroveň kolem 1,15 , dnes pouze z poloviny přispívá hladině (2,1), která by zaručovala prostou reprodukci obyvatelstva. Budoucí trendy v plodnosti ČR lze odhadovat speciálními demografickými postupy založenými na generační (kohortní) analýze s přihlédnutím k analogickému vývoji v zemích EU tato budoucnost nevyhlíží v současnosti příliš optimisticky. Trendy odhadnuté pro celou ČR se promítají specifickým způsobem do regionálních projekcí. Tady je třeba rozlišovat, že syntetické (a ve smyslu budoucích předpovědí víceméně invariantní) ukazatele úmrtnosti a plodnosti reprezentují na krajské úrovni (NUTS3) vůči ČR určité časové posuny v úrovni dosažených hladin. (Například u kraje Vysočina shledáme aktuální hladiny střední délky života při narození zejména pro muže prokazatelně vyšší než činí průměr ČR.) Při projekci se tyto „trendové“ hladiny „projektují“ přes regionální věkové struktury obyvatelstva, které jsou v každém kraji či okrese značně odlišné z důvodů specifického demografického vývoje předchozích (řádově) 50ti let (!). Na úrovni okresů se „navíc“ uplatňuje ještě „náhodná složka“, která je ovlivněna ještě významnějším podílem vlivu migrací. Je třeba vědět, že výsledky jednotlivých demografických projekcí se mohou navzájem i dosti lišit. Zcela přirozené je to v případech, kdy byly projekce vytvářeny v různých letech: Invariantní demografické trendy se sice mění zvolna, ale jsou ovlivněny vývojem ekonomiky a aktuální situací v regionu (v EU, v ČR resp. v kraji). V tomto smyslu můžeme poznamenat, že i oficiální a kvalifikované celosvětové předpovědi (OSN) 103
vývoje obyvatelstva kontinentů se každé dva roky dosti významným způsobem korigují na nově verifikované údaje. Počítáme-li projekce ovšem v tomtéž výchozím okamžiku, tj. v zásadě na základě stejných vstupních informací, je správné objektivizovat výsledky stanovením minimálně dvou variant (horní a dolní). V prahovém (koncovém) roce tak mají finálně dosažené počty obyvatelstva v regionu mnohem reálnější šanci dosáhnout hodnot v rámci projektovaného rozpětí. Níže uvedená projekce pro region kraje Vysočina byla počítána na půdě katedry demografie Vysoké školy ekonomické jako „předběžná projekce bez migrace“. Jako vstupní data byly použity nejnovější dostupné údaje Českého statistického úřadu. Její autoři věnovali zvýšenou pozornost pečlivému rozboru generační plodnosti a standardním trendům úmrtnosti (pro muže a ženy) v ČR a ve vybraných zemích EU; odtud byly odvozeny parametry projekce pro prahový rok 2020 (viz níže). Autoři projekce předpokládají, že tato studie bude sloužit jako vstupní podkladový materiál pro další účelové analýzy a úvahy (IZPE), ať již v oblasti přímých aplikací do zdravotnické ekonomiky a politiky, pro kompetentní správní orgány kraje Vysočina i pro rozvoj efektivní demografické metodologie (VŠE-ČSÚ).
5.1
Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020
5.1.1
Vstupní data a předpoklady
Jako vstupní data byly použity nejnovější dostupné údaje Českého statistického úřadu. Výchozí demografická struktura Výchozí demografickou strukturou byla demografická struktura obyvatelstva Vysočiny podle pohlaví, jednotek věku a podle okresů k 31. 12. 2001, která již je korigována podle definitivních výsledků Sčítání lidu, domů a bytů v roce 2001. Plodnost Jako výchozí specifické míry plodnosti byly použity krajské specifické míry plodnosti žen kraje Vysočina v roce 2000, úhrnná plodnost byla v tomto roce rovna 1,172. Předpokládalo se, že plodnost dosáhla svého lokálního minima a v dalších letech mírně poroste. Byly uvažovány dvě varianty dalšího vývoje plodnosti: • •
nižší – plodnost takřka neporoste, v roce 2020 uvažujeme úhrnnou plodnost na úrovni 1,2; vyšší – plodnost v ČR mírně poroste, v roce 2020 předpokládáme úroveň 1,45.
V obou variantách se předpokládal rovnoměrný „růst“ plodnosti v období projekce se současným zvyšováním věku maximální plodnosti z 24 let v roce 2000 na 26–27 let v roce 2020. Tyto parametry byly stanoveny na základě podrobné analýzy generační plodnosti v ČR v porovnání s odhady trendů generační plodnosti ve všech 15ti zemích EU. Úmrtnost Jako výchozí hodnoty úmrtnosti byly použity hodnoty z úmrtnostních tabulek pro kraj Vysočina za období 2000–2001, kdy byla střední délka života mužů 72,7 roku a střední délka života žen 78,7 roku. Střední délka života mužů v kraji Vysočina byla vyšší ve srovnání s ČR o 0,8 roku, střední délka života žen pak byla v kraji Vysočina vyšší o 0,3 roku. V letech 1992–2001 rostla v ČR střední délka života mužů průměrně o 0,4 roku ročně, u žen pak průměrně o 0,26 roku ročně. Předpokládali jsme, že i v dalších letech bude pokračovat růst střední délky života mužů i žen, že však bude (v ČR i v kraji Vysočina) již výrazně pomalejší než v devadesátých letech. Projekce byla počítána za předpokladu, že v roce 2020 dosáhne v kraji Vysočina střední délka života mužů 77,5 roku a střední délka života žen 82,5 roku. Předpokládali jsme tedy průměrné roční zvýšení střední délky života u mužů zhruba o 0,25, u žen přibližně o 0,2 roku (což odpovídá stávající diferenciaci úmrtnosti v kraji Vysočina vůči ČR a v zásadě lineárnímu navyšování středních délek života ve vyspělejších zemích Evropy). 104
Migrace Projekce byla počítána bez migrace, tj. za předpokladu, že migrace má zanedbatelný vliv na změny demografické struktury prognózované populace. Bylo to především z toho důvodu, že v současné době není jednoduché provést kvalifikovaný odhad vývoje migrace v budoucnosti. Metodika výpočtu Projekce byla počítána na základě demografické struktury obyvatelstva podle jednotek věku, jednoletých specifických plodností a úplných úmrtnostních tabulek komponentní metodou podle jednotek věku pro každý kalendářní rok. Výpočet byl prováděn pro každý okres zvlášť (za předpokladu, že ve všech okresech bude porodnost a úmrtnost stejná jako v celém kraji – nebyly uvažovány rozdíly plodnosti a úmrtnosti v jednotlivých okresech). Projekce obyvatelstva Vysočina pak byla vypočtena jako součet projekce populace jednotlivých okresů. Z důvodu eliminace náhodných chyb jsou výsledky prezentovány převážně jako agregovaná data pro pětileté věkové skupiny. 5.1.2
Přehled výsledků projekce
Podle definitivních výsledků sčítání lidu žilo ke dni sčítání – 1.3.2001 – v kraji Vysočina 519 211 osob, tj. asi o 2 000 méně než podle předběžných výsledků sčítání. Vzhledem k této skutečnosti a pokračujícímu úbytku obyvatelstva byl výchozí celkový počet obyvatel kraje Vysočina k 31. 12. 2001 roven pouze 518 315. Demografická struktura populace kraje Vysočina na konci roku 2001 se lišila od populace celé České republiky. V kraji Vysočina žilo relativně více mužů než v celé ČR. Zatímco v ČR byl podíl mužů 48,7% a podíl žen 51,3%, v kraji Vysočina žilo 49,4% mužů a pouze 50,6% žen. V kraji Vysočina žilo relativně více osob do 20 let (24,0 %) než v ČR (22,5%) a relativně méně osob ve věku 20–59 let (57,4%) než v ČR (58,8%). Podíl osob 60letých a starších v kraji Vysočina (18,6%) byl jen nepatrně nižší než v ČR (18,7%). V kraji Vysočina byl ve srovnání s ČR vyšší podíl mužů ve většině věkových skupin. Výjimku tvoří pouze věkové skupiny 25–29, 45–64 a 75–79 let, kde byl podíl mužů v kraji Vysočina nižší než v ČR. Podíl žen v kraji Vysočina byl ve srovnání s ČR vyšší ve věku do 25 let a dále pouze ve věkových skupinách 40–44, 65–69 a 90 a více let, v ostatních věkových skupinách byl podíl žen v kraji Vysočina nižší než v ČR. V kraji Vysočina byla o něco nižší úmrtnost a o něco vyšší plodnost než v ČR. V období 2000–2001 byla střední délka života mužů v kraji Vysočina o 0,8 roku a střední délka života žen o 0,3 roku vyšší než v ČR. Úhrnná plodnost v roce 2000 v kraji Vysočina byla 1,17, zatímco v celé ČR 1,14. Z těchto důvodů se poněkud liší i projekce obyvatelstva kraje Vysočina od projekce obyvatelstva ČR. Demografická struktura jednotlivých okresů kraje Vysočina na konci roku 2001 se trochu lišila od struktury celého kraje. Populace okresu Žďár nad Sázavou měla větší relativní podíl mužů i žen do 40 let než odpovídá krajskému průměru, okres Pelhřimov se naopak vyznačoval větším podílem mužů i žen nad 40 let. V okrese Havlíčkův Brod byl větší podíl mužů i žen od 40 do 80 let. V okrese Jihlava byl větší podíl mužů od 20 do 60 let a žen od 20 do 80 let v okrese Třebíč byl naopak větší podíl mužů od 0 do 20, žen od 0 do 40 a mužů i žen nad 80 let. Vzhledem této skutečnosti se prognózovaný vývoj populace v jednotlivých okresech trochu liší od vývoje v celém kraji. Protože projekce byla počítána pro dvě varianty plodnosti (přičemž počet narozených se liší až od roku 2003), ale pouze pro jednu variantu úmrtnosti, jsou v obou variantách projekce počty osob narozených před rokem 2003 stejné. Liší se pouze počty osob narozených v roce 2003 a později, tj. v roce 2003 pouze počty nula-letých, v r. 2004 počty nula-letých a jednoletých atd., v roce 2020 počty nula-letých až sedmnáctiletých. Proto jsou absolutní počty osob ve věkových skupinách nad 20 let pro obě varianty projekce stejné. Relativní počty osob se od roku 2003 pochopitelně liší ve všech věkových skupinách, někdy jde však o tak malé rozdíly, že nejsou (vzhledem k zaokrouhlení hodnot) z tabulek patrné. 105
5.1.2.1 Vývoj celkového počtu obyvatelstva Vzhledem k nízké plodnosti a postupnému snižování počtu žen ve věku nejvyšší reprodukce bude počet osob po celé prognózované období nadále klesat. Velikost poklesu bude pochopitelně záviset především na vývoji plodnosti. Na konci roku 2005 bude v kraji Vysočina počet obyvatelů přibližně o 2,5 až 2,9 tisíce (0,5–0,6%) nižší, na konci roku 2010 o 4,7 až 6,5 tisíc (0,9–1,3%) a na konci roku 2020 o 12 až 19 tisíc (2,3–3,7%) nižší než na konci roku 2001. Vzhledem k mladší věkové struktuře obyvatelstva Vysočiny je tento pokles nižší než v celé ČR, kde na konci roku 2020 očekáváme počet obyvatel o 3,9–5,2% nižší než na konci roku 2001. Relativně nejvyšší pokles obyvatelstva do konce roku 2020 lze očekávat v okrese Pelhřimov (4,5–5,8 %), nejnižší naopak v okrese Žďár nad Sázavou (0,9–2,3%). Roční úbytky obyvatelstva nebudou rovnoměrné. V roce 2002 předpokládáme úbytek obyvatelstva kraje Vysočina téměř 1 000 osob. V dalších letech se bude roční úbytek obyvatelstva sice snižovat (v roce 2006 úbytek přibližně 500 osob), ale později opět poroste (viz grafy č.30-33).
5.1.2.2 Změny struktury obyvatelstva Úbytek obyvatelstva nebude ve všech věkových skupinách rovnoměrný. Očekáváme velký úbytek osob ve věku do 20 let, naproti tomu počet osob 60letých a starších značně poroste. Dojde tedy k výrazným změnám demografické struktury obyvatelstva, bude pokračovat stárnutí obyvatelstva. Obyvatelstvo ve věku 0–19 let Počet osob ve věku 0–19 let bude po celé období projekce výrazně klesat, tempo poklesu bude záviset mimo jiné na dalším vývoji plodnosti. Na konci roku 2005 bude počet obyvatel uvedeného věku nižší minimálně o 10 tisíc (8,5%), na konci roku 2010 o více než 20 tisíc (17–19%), na konci roku 2020 lze očekávat, že počet osob v tomto věku bude při vyšší plodnosti přibližně o 32 tisíc (26%) a při nižší plodnosti dokonce o téměř 40 tisíc (32%) nižší než na konci roku 2001. Protože v kraji Vysočina je relativně více mladých osob než v celé ČR, bude i jejich úbytek v kraji Vysočina vyšší. V ČR očekáváme že počet osob tohoto věku bude koncem roku 2020 „jen“ o 24–30% nižší než v roce 2001. Zatímco koncem roku 2001 činil podíl osob v uvedeném věku 24% celé populace, v roce 2020 bude činit pouze 17–18% (v závislosti na vývoji plodnosti) a stále bude o něco vyšší než podíl osob uvedeného věku v celé ČR. Rozdíly mezi poklesem počtu osob uvedeného věku v jednotlivých okresech nejsou v tomto případě příliš velké. V nejbližších letech bude roční úbytek osob tohoto věku v kraji Vysočina přibližně 2500, od roku 2014 začne výrazněji klesat neboť věku 20 let budou dosahovat již málo početné ročníky narozené ve druhé polovině devadesátých let. Ve druhé polovině dvacátých let předpokládáme, že roční úbytek bude činit pouze 500–1000 osob (podle vývoje plodnosti). K úbytku obyvatelstva bude docházet ve všech pětiletých věkových skupinách uvedeného věkového rozmezí. Do konce roku 2005 bude nejnižší pokles ve věkové skupině 0–4 roky (pokles o necelých 400 dětí, při vyšší plodnosti pouze o 70 dětí) vzhledem k předpokladu, že nízký roční počet živě narozených již v nejbližších letech příliš klesat nebude. Nejvyšší pokles do konce roku 2005 naopak zaznamená věková skupina 5–9letých (o více než 5 tisíc). V dalších letech bude především výrazně klesat počet 10–14letých, později pak 15–19letých. Obyvatelstvo ve věku 19–59 let Na rozdíl od předchozí věkové skupiny se počet osob v této věkové skupině nebude tak výrazně měnit. Do konce roku 2005 vzroste počet osob v této věkové skupině téměř o 2,5 tisíce (0,8%), v dalších letech však bude počet osob i v této věkové skupině klesat. Na konci roku 2010 již bude počet osob v uvedeném věku o 2 tisíce (0,7%) nižší a na konci roku 2020 o více než 20 tisíc (7%) nižší než koncem roku 2001. V ČR bude podíl osob tohoto věku klesat již od počátku období projekce a pokles bude relativně vyšší než v kraji Vysočina. 106
Na konci roku 2005 bude podíl těchto osob v ČR o 0,6% nižší, na konci roku 2010 o 4 % nižší a na konci roku 2020 již o 12% nižší než koncem roku 2001. Největší relativní pokles počtu osob tohoto věku nastane v okrese Pelhřimov. Počet osob uvedeného věku začne v tomto okrese mírně klesat již od roku 2002, do konce roku 2020 očekáváme pokles o 10%. Nejnižší pokles naopak předpokládáme v okrese Žďár nad Sázavou. Teprve po roce 2010 bude v tomto okrese počet osob daného věku nižší než na konci roku 2001, na konci roku 2020 bude počet osob pouze o 3,4% nižší než v roce 2001. V jednotlivých pětiletých věkových skupinách uvedeného věkového rozmezí se bude vývoj lišit. Příčinou je nerovnoměrná věková struktura populace, především silné populační ročníky narozené v 70tých letech. Na konci roku 2005 bude počet osob ve věku 30–34 let v kraji Vysočina o téměř 7 600 vyšší a počet osob ve věku 55–59 let o více než 4 500 vyšší než na konci roku 2001, naproti tomu počet osob ve věku 20–24 let bude o více než 5 000 nižší a počet osob ve věku 45–49 let téměř o 2 500 nižší než na konci roku 2001. V dalších letech bude ještě nějakou dobu růst počet 30–39tiletých, později začne počet 30–34letých klesat, ale poroste počet 40–44letých atd. Obyvatelstvo 60tileté a starší Počet osob 60tiletých a starších po celé období projekce poroste. Na konci roku 2005 bude počet těchto osob o více než 5 tisíc (5,6%) vyšší, na konci roku 2010 o více než 18 tisíc (19,4%) vyšší a v roce 2020 již o 40 tisíc (42%) vyšší než v roce 2001. Protože předpokládáme výraznější růst střední délky života mužů než u žen, bude i nárůst počtu osob uvedeného věku u mužů vyšší než u žen. Nejvyšší relativní nárůst počtu těchto osob do roku 2020 očekáváme v okrese Jihlava (o více než 46 %), nejnižší v okrese Pelhřimov (o méně než 35%). V roce 2001 činil podíl osob uvedeného věku 18,6% celé populace, v roce 2020 bude činit více než 27%. Vzhledem k mladší věkové struktuře obyvatelstva kraje Vysočina bude i relativní přírůstek starých osob v tomto kraji o něco nižší než v celé ČR. V ČR totiž bude na konci roku 2005 počet těchto osob o téměř 8% vyšší, na konci roku 2010 o více než 24% vyšší a v roce 2020 již o 46% vyšší než v roce 2001. Nárůst počtu těchto osob nebude ve sledovaném období rovnoměrný. Zatímco v roce 2002 vzrostl počet 60tiletých a starších osob v kraji Vysočina jen asi o 700 osob, v následujících třech letech se bude roční přírůstek pohybovat již okolo 1 500 osob ročně a v roce 2007 dosáhne roční přírůstek téměř 3 000 osob (v těchto letech dosáhnou 60ti let věku silné populační ročníky narozené po druhé světové válce). V dalších letech se roční přírůstky v této věkové skupině budou pohybovat kolem 2 500 osob, teprve koncem dvacátých let poklesnou pod 2 000 osob ročně. Vývoj v jednotlivých pětiletých věkových skupinách se opět liší. Výrazný je například v dohledné době poměrně značný nárůst počtu osob ve věku 80–84 let způsobený skutečností, že tento věkový interval opouštějí slabší populační ročníky narozené během první světové války a jsou nahrazovány silnějšími ročníky poválečnými. Patrný je rovněž nárůst počtu osob 60–64letých, neboť tohoto věku postupně dosahují stále početnější generace narozených během čtyřicátých let a především po skončení druhé světové války. V dalších letech však (až na výjimky) poroste počet osob i v ostatních pětiletých věkových skupinách uvedeného věkového rozmezí. 5.1.3
Vývoj počtu narozených
Vývoj počtu živě narozených pochopitelně závisí na vývoji plodnosti. Vzhledem k poklesu počtu žen v reprodukčním věku však i v případě varianty vyšší plodnosti po celé projektované období poroste počet živě narozených pouze do roku 2005, a to jen velmi mírně, poté bude následovat jeho mírný trvalý pokles. Při variantě nižší plodnosti bude počet živě narozených po celé projektované období trvale klesat, roční počet narozených v roce 2020 bude činit jen 75% počtu narozených v roce 2002.
107
Poznámky k přesnosti projekce Projekce je pochopitelně pouze odhadem skutečného budoucího vývoje populace. Skutečný vývoj populace se od výsledků projekce může lišit jednak v důsledku náhodných odchylek od předpokládaných trendů vývoje plodnosti, úmrtnosti a migrace, jednak v důsledku odchylek systematických (tzn. že skutečný vývoj plodnosti, úmrtnosti a migrace se liší od předpokladů použitých při výpočtu projekce). Náhodné odchylky se zpravidla vzájemně kompenzují (tj. hlavní závěry projekce jsou v souladu se skutečností, v některých detailech se skutečný vývoj od projekce liší). Proto lze předpokládat, že složení populace většího územního celku (kraje) se bude relativně méně lišit od výsledků projekce než složení populace jednotlivých okresů, počty osob v agregovaných věkových skupinách se budou relativně méně lišit od výsledků projekce než počty osob podle jednotek věku atd. Systematické odchylky se naproti tomu mohou kumulovat a přesnost projekce zejména pro vzdálenější období klesá.
Závěr kapitoly 5 Hlavním výsledkem projekce je potvrzení skutečnosti, že navzdory mírnému poklesu celkového počtu obyvatelstva bude docházet k dalšímu značnému růstu počtu osob ve věku nad 60 let. Počet těchto osob bude do deseti let téměř o 20 % vyšší a do dvaceti let o více než 40 % vyšší než koncem roku 2001. Tato skutečnost bude mít nepochybně řadu celospolečenských důsledků. Kromě často zmiňovaného růstu zatížení důchodového systému bude mít zřejmě za následek růst zatížení systému zdravotní péče. Ten lze jistě částečně eliminovat vhodnou preventivní činností vedoucí ke zlepšování zdravotního stavu obyvatelstva, a to nejen obyvatelstva ve vyšším věku. Nejedná se jen o pouhou „zdravotnickou“ osvětu, ale o mnohem širší spektrum činností vedoucí ke zlepšování „psychické pohody“ a harmonického rozvoje člověka. Z čistě pragmatického hlediska bude zvládnutí této demograficky měnící se situace vyžadovat také převzetí větší zodpovědnosti ekonomicky aktivní části populace za efektivnější tvorbu ekonomických zdrojů a jejich následné přerozdělování do společnosti. Přehled tabulek k projekci (příloha č.8):
Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31.12. daného roku Data za kraj Vysočina – varianta nižší plodnosti – varianta vyšší plodnosti
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31.12. daného roku (v %) Data za kraj Vysočina – varianta nižší plodnosti – varianta vyšší plodnosti
Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31.12.2001 Data za kraj Vysočina – varianta nižší plodnosti – varianta vyšší plodnosti
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31.12 2001 (v %) Data za kraj Vysočina – varianta nižší plodnosti – varianta vyšší plodnosti
108
Vybrané výsledky projekce obyvatelstva Vybraná data za jednotlivé okresy kraje Vysočina Údaje jako v tabulkách 1–4, avšak pouze pro základní věkové skupiny 0–19, 20–64 a 60+ let – varianta nižší plodnosti, okres Havlíčkův Brod – varianta vyšší plodnosti, okres Havlíčkův Brod – varianta nižší plodnosti, okres Jihlava – varianta vyšší plodnosti, okres Jihlava – varianta nižší plodnosti, okres Pelhřimov – varianta vyšší plodnosti, okres Pelhřimov – varianta nižší plodnosti, okres Třebíč – varianta vyšší plodnosti, okres Třebíč – varianta nižší plodnosti, okres Žďár nad Sázavou – varianta vyšší plodnosti, okres Žďár nad Sázavou
Počty živě narozených v kraji Vysočina a v jednotlivých okresech podle pohlaví Data za kraj Vysočina – varianta nižší plodnosti – varianta vyšší plodnosti Přehled grafů k projekci
Graf č.28 Demografické složení populace kraje Vysočina k 31.12. 2001 Graf č.29 Projekce demografického složení populace kraje Vysočina k 31.12. 2020 (obě varianty plodnosti) Graf č.30 Diference počtu obyvatelstva v základních věkových skupinách vzhledem k 31.12. 2001 v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) Graf č.31 Relativní diference počtu obyvatelstva v základních věkových skupinách vzhledem k 31. 12.2001 v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) Graf č.32 Roční přírůstky (úbytky) obyvatelstva v základních věkových skupinách v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) Graf č.33 Relativní roční přírůstky (úbytky) obyvatelstva v základních věkových skupinách v %, vzhledem ke stavu na počátku roku v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti)
109
Graf č. 28: Věková pyramida, kraj Vysočina, k 31.12.2001
95 90
muži
ženy
85 80 75 70 65 60
věk
55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
0 počet osob
Zdroj: Věkové složení obyvatelstva ČR v roce 2001, ČSÚ
110
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
katedra demografie VŠE
Graf č. 29: Věková pyramida, kraj Vysočina, k 31.12.2020 (projekce, obě varianty plodnosti)
95 90
muži
ženy
85 80 75 70 65 60
věk
55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 nižší plodnost
5
vyšší plodnost
0 5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
0 počet osob
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
katedra demografie VŠE
Zdroj: Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003
111
Graf č. 30: Diference počtu obyvatelstva v základních věkových skupinách vzhledem k 31.12.2001 v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti)
+50 000 60+
+40 000 +30 000
diference počtu obyvatel
+20 000 +10 000 0 vyšší plodnost
-10 000
nižší plodnost
celkem
-20 000
20–59 vyšší plodnost
-30 000
0–19 nižší plodnost
-40 000 -50 000 2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
rok
112
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
katedra demografie VŠE
Graf č. 31: Relativní diference počtu obyvatelstva v základních věkových skupinách vzhledem k 31.12.2001 v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti) +50% 60+ +40%
diference počtu obyvatel
+30%
+20%
+10% vyšší plodnost
0%
celkem
nižší plodnost 20–59
-10%
-20%
vyšší plodnost 0–19
-30%
nižší plodnost -40% 2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
rok
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
katedra demografie VŠE
113
Graf č. 32: Roční přírůstky (úbytky) obyvatelstva v základních věkových skupinách v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti)
+4 000
roční přírůstek (úbytek) obyvatel
+3 000
+2 000 60+ +1 000
0
vyšší plodnost celkem nižší plodnost
-1 000
vyšší plodnost
-2 000
0–19
20–59
nižší plodnost
-3 000
-4 000 2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011 rok
114
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
katedra demografie VŠE
Graf č. 33: Relativní přírůstky (úbytky) obyvatelstva v základních. věkových skupinách (v % vzhledem ke stavu na počátku roku) v kraji Vysočina (obě varianty plodnosti)
+3%
roční relativní přírůstek (úbytek) obyvatel
+2%
60+ +1%
vyšší plodnost
0% nižší plodnost celkem
20–59
-1%
vyšší plodnost -2% 0–19 nižší plodnost -3% 2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011 rok
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
katedra demografie VŠE
115
6. Demografický vývoj kraje a jeho zdravotní a sociální souvislosti Předchozí části studie nás seznámily s analýzou stavu i předpokládaným budoucím demografickým vývojem v kraji Vysočina. Tato kapitola se bude zabývat očekávanými následky tohoto procesu a upozorní na nejvíce dotčené oblasti, a to zejména z pohledu veřejné politiky a správy. Obsahuje také množství teoretických poznatků a měla by tak posloužit jako opora a podklad pro kvalifikovaná rozhodnutí. Jako stěžejní demografickými problémy, které postupně nabírají na intenzitě, ale výrazněji oscilovat budou teprve v období příštích zhruba 15 let, jsme na základě demografické analýzy a projekce v kraji identifikovali: •
nízkou porodnost - a z ní plynoucí nedostatečnou reprodukci obyvatelstva. Rodí se stále méně dětí, v mnoha oblastech stabilně ubývá obyvatel. Klesá zastoupení dětské složky populace, té, která bude v budoucnu ekonomicky aktivní, bude tak vytvářet bohatství společnosti a ponese rostoucí náklady, zejména na sociální a zdravotní péči a financování starobních důchodů.
•
stárnutí populace - celá Evropa stárne. Česká republika a její regiony nejsou výjimkou. Početně silné ročníky se dostávají nebo v blízké době dostanou do poproduktivního věku54, čímž se místo plátců stanou beneficienty. S prodlužující se střední délkou života se navíc tito lidé budou podílet na spotřebovávání prostředků (důchody, zdravotní péče atd.) po delší dobu.
Výše uvedené aspekty s sebou přinesou požadavky na změny a opatření v mnoha oblastech a to jak na celorepublikové, tak regionální úrovni. Sociální, zdravotnické, důchodové, daňové a další systémy budou muset být reformovány a přizpůsobeny měnícím se podmínkám. Nejprve identifikujeme významné veřejně politické problémy vycházející z populačního vývoje a následně se zaměříme na možnosti jejich řešení. Neopomenutelnou součástí kapitoly č.6 jsou v souvislosti se stárnutím populace kraje také pokusy o poznání budoucnosti, zabýváme se zejména dopady demografického vývoje na zdraví populace a také potřeby sociálních služeb. Celá tato část je obsahově zaměřena na seniory a stárnutí české populace, snažíme se problematiku uchopit komplexně a postihnout celou její šíři.
54
V roce 2001 byl v ČR podíl osob ve věku 65+ 13,8%, což se v absolutních číslech rovná 1,42 miliónu seniorů. Pro srovnání, nejvyšších podílů seniorů v populaci dosahují v Itálii (18,2%), v Řecku (17,3%) a ve Švédsku (17,2%). Podle existujících českých projekcí obyvatelstva by seniorita v naší populaci měla v následujících desetiletích podstatně narůstat: v roce 2030 na 2,1-2,5 mil. (23-25%), do roku 2050 pak na 3,07 mil. (33%). Podstatným prvkem tohoto vývoje bude díky prodlužující se střední délce života nárůst podílu seniorů ve vyšším věku. Věková skupina 70-79 let vzroste ve srovnání s rokem 2000 do roku 2030 asi o 50%, skupina osob ve věku 80-89 let o 26% (Rabušic, 2002).
116
Schéma č. 4: Souvislosti demografického vývoje a jeho následků
117
Demografický vývoj je velmi komplikovaným jevem, který je ovlivňován velkým množstvím faktorů a na spoustu jich sám zpětně působí. Schéma na předchozí straně se snaží zachytit souvislost vlivů působících na důležité demografické procesy, jako jsou porodnost a prodlužování délky života, a poukázat na částečnou ovlivnitelnost těchto procesů zejména pomocí nástrojů veřejné politiky. Jak jsme již zmínili, za hlavní problém do budoucna pro kraj Vysočina považujeme stárnutí jeho populace. Ta má dvě základní příčiny: •
klesající porodnost a tudíž nižší podíl mladé složky (0-14 let) obyvatelstva (která bude v budoucnu tvořit pracovní sílu a také reprodukční základnu).
•
prodlužující se střední délku života, kdy se lidé dožívají vyššího věku a v poproduktivním období svého životního cyklu se nacházejí déle. Mezitím se do důchodu dostanou i další osoby, čímž vzrůstá jejich celkový počet. Zde musíme ještě zmínit problematiku kohort, protože každá věková skupina je jinak početně silná. V horizontu několika let se do seniorského věku posunou silné poválečné ročníky, což počet osob v poproduktivním věku na Vysočině, stejně jako jinde v České republice, významně navýší.
Na základě dosavadních zjištění plynoucích z demografické analýzy kraje, po nastudování množství materiálů a statistických údajů, jsme identifikovali tři základní oblasti, jichž se populační vývoj dotýká nejvíce. Jsou to oblasti: •
zdraví a zdravotní péče
•
sociální péče
•
školství a vzdělávací soustava
Dá se očekávat, že těchto sfér se populační proměny nejvíce dotknou. Může jít jak o následek poklesu počtu a podílu předproduktivní (dětské složky), mající dopad například na potřebu a spotřebu zdravotní péče využívané tímto segmentem populace (dětští lékaři, porodnická oddělení atd.), na naplněnost kapacit škol a školských zařízení, tak o očekávaný nárůst ve spojitosti s rostoucím podílem starých lidí a tím potencionálně vyšší spotřebu zdravotní a sociální péče charakteristickou pro skupinu v poproduktivním věku. Jelikož negativní demografické procesy teprve startují a významné změny ve složení populace se nacházejí před námi, je příhodná doba k plánování optimalizace sítě veřejných služeb a pro přijetí vhodných opatření k přípravě na stárnutí, a to na celostátní, regionální i místní úrovni. Demografický vývoj je věc dynamická, neustále se měnící a vyvíjející. Historie ukazuje, že natalitní chování obyvatelstva lze do jisté míry ovlivnit. Záleží pouze na zdrojích společnosti, případně na prioritách přerozdělování prostředků a samozřejmě na uznání negativního populačního vývoje (nízké porodnosti) jako veřejného problému. Orgány veřejné správy mohou pomocí vhodných nástrojů pronatalitní politiky podpořit mladé rodiny a pokusit se tak zvýšit míru porodnosti, jako investici do budoucna. Vhodná se jeví například pomoc s bydlením pro mladé rodiny, zřízení předškolní péče o děti atd. Bohužel rodiny s dětmi jsou dnes se svými problémy na okraji zájmů politiků i úředníků a mnoho účinných opatření, které by mohly alespoň částečně zlepšit situaci, není využíváno. Na následujících grafech, č.34 a č.35 můžeme v časové řadě vidět zásadní proměny populace kraje od současnosti do roku 2020.
118
Graf č. 34: Výsledky projekce vývoje počtu osob 60+ v kraji Vysočina (varianta nižší plodnosti) Vývoj osob 60+ na Vysočině 40 000 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0 2001
2002 Věk
2003
60–64
65–69
2004
2005
70–74
75–79
80–84
2010
2015
2020
85+
Zdroj: Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003 Graf č. 35: Projekce vývoje počtu mladých osob 0-24 let na Vysočině (varianta nižší plodnosti) Vývoj osob 0-24 let na Vysočině 45 000 40 000 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0 2001
2002
2003 Věk
0–4
2004 5–9
10–14
2005 15–19
2010
2015
2020
20–24
Zdroj: Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003 Strom života (graf č.36) ukazuje rozdíly ve složení populace Vysočiny mezi roky 2000 a 2015. Úmyslně jsme vybrali uvedené roky, neboť ve zmíněném 15tiletém období dojde k výraznější demografické proměně kraje. Tu bychom mohli bychom nazvat „nástupem šedesátníků“ - významně stoupne podíl osob v tomto věku v populaci kraje. 119
Graf č. 36: Strom života, kraj Vysočina, k 31.12. 2000 a 31.12.2015 85+ 80-84 75-79 70-74 65-69 60-64 55-59 50-54 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 25 000
20 000
15 000
10 000
Muži 2000
5 000 Ženy 2000
0
5 000 Muži 2015
10 000
15 000
20 000
25 000
Ženy 2015
Zdroj: Statistická ročenka kraje Vysočina, ČSÚ, 2002; Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003 Již po roce 2010 zamíří do „poproduktivního období“ populačně silné poválečné ročníky. Seniory se tak budou stávat lidé narození po roce 1950. Pro ně už bude platit, že jejich životní dráha nebude mít tři fáze cyklu (dětství, dospělost, stáří), ale čtyři – včetně čtvrtého věku, tzv. „starého stáří“. Senioři blízké budoucnosti (kolem roku 2015) budou skupinou velmi heterogenní, kde vedle sebe budou žít na jedné straně senioři narození v letech 1930-1954, jimž bude mezi 70-85 lety, a vedle nich senioři narození v období 1950-1955, tzv. „mladí staří“. Díky rozdílným historickým podmínkám, politickým, ekonomickým a sociálním faktorům stárnou různé věkové kohorty různým způsobem a je zřejmé, že se jednotlivé populace seniorů budou od sebe lišit. Například početná kohorta 1950-1955 je již skupinou dosti vzdělanou, v relativně dobrém zdravotním stavu, zvyklá na individuální nezávislost a relativně slušnou životní úroveň a kvalitu života (Rabušic, 2002). Jednoduše řečeno, senioři blízké budoucnosti, kteří budou tvořit početně významnou část populace, se budou od svých „předchůdců“ ve svých potřebách, životním stylu, zdravotním stavu atd. odlišovat. Tento významný aspekt by neměly kompetentní osoby zainteresované v plánování sociálních a zdravotních služeb opomenout.
6.1 Důsledky demografického vývoje kraje Vysočina pro zdravotnictví a sociální služby Absolutní i relativní růst počtu starších osob v populaci pravděpodobně povede k nárůstu nároků na sociální a zdravotní péči. Vzhledem k demografickým projekcím, pokud bychom pouze chtěli udržet zdravotnické služby pro staré nemocné osoby na stejné úrovni, museli bychom úměrně zvýšit kapacitu služeb i finančních prostředků na ně vynakládané. Pokud se ovšem nezlepší zdravotní stav populace, zejména té starší, respektive „budoucí starší“. 120
S demografickou proměnou české populace, s jejím stárnutím, se optimalizace služeb nevyhne ani oblasti zdravotnictví. Senioři mají svá specifika, zejména co se týká druhů onemocnění a požadavků na péči. Pro udržení kvality zdravotní péče a její efektivity bude nutno zdravotní služby reformovat a přizpůsobit novým požadavkům společnosti. Západní Evropa se s tímto problémem již částečně vypořádala, ale proces stárnutí dále pokračuje i tam, ČR řešení tohoto problému teprve čeká, i když například proces převodu nemocničních lůžek akutní péče do kategorie lůžek péče následné můžeme již zaznamenat. Následující schémata, č.5 a č.6 na sebe volně navazují. První znázorňuje faktory ovlivňující zdraví (determinanty zdraví), od nichž se přímo odvíjí zdravotní stav populace. A ze zdravotního stavu populace poté vychází potřeba zdravotní a sociální péče. Pokud se bude zdravotní stav budoucí populace zlepšovat, nemusí důsledky jejího stárnutí znamenat významnější finanční zatížení ani potřebu větší institucionální podpory (lůžka, zařízení sociální péče atd.). Schéma č. 5: Faktory ovlivňující zdraví
Zdroj: Marmot 1996, in Háva, P. a kol. Akční plán rozvoje Jihočeského kraje: Analýza zdravotního stavu obyvatelstva JČ kraje a jeho vývoje v členění podle okresů v porovnání s ČR a EU. Zdravotní politika a ekonomika: Sborník 2/2002. Kostelec nad Černými lesy: IZPE, 2002, s.190. Za hlavní determinanty zdraví považujeme genetické55, kulturní a socioekonomické56 faktory a kvalitu a dostupnost zdravotní péče. Společnosti, které dosáhly vysoké úrovně a relativně spravedlivé distribuce bohatství, dosahují také vyšší úrovně zdravotního statutu. Na individuální úrovni každého jedince je jeho zdravotní stav determinován mimo dědičné dispozice také sociálním a ekonomickým prostředím a způsobem, kterým je toto prostředí ovlivňováno jeho psychologickými předpoklady a schopnostmi. Více se determinanty zdravotního stavu jako rizikovými faktory zabývá např. Sborník IZPE 2/2002 „Akční plán rozvoje Jihočeského kraje“ (je veřejně dostupný na www.izpe.cz).
55
genetická výbava jedince, jeho prenatální vývoj a jeho časné dětství tvoří nejdůležitější základ zdraví dospělého člověka (Zdraví 21) 56 široké spektrum faktorů zahrnující pracovní podmínky, kvalitu bydlení, rodinné poměry apod.
121
Schéma č. 6: Sociální a zdravotnické služby v ČR
122
6.1.1
Senioři, zdraví a zdravotní péče
Téměř každý orgán lidského těla ztrácí během stárnutí svoji funkční rezervu, organismus se stává méně odolným a tak náchylnějším k nemocem. Interakcí procesu stárnutí s chorobným stavem se vytvářejí různé patologické stavy, které charakterizují zvláštnosti chorob ve stáří. Pro dnešní seniorskou populaci je charakteristická multimorbidita57, narůstající chronicita onemocnění, určitá specifická onemocnění, zdravotní komplikace a užívání velkého množství léků. Nejčastějšími chorobami ve stáří jsou kardiovaskulární onemocnění, nemoci pohybového aparátu, onemocnění respirační a endokrinní. Dále se obvykle projevují smyslové vady (poruchy zraku a sluchu) nebo psychiatrické syndromy (demence, deprese), které dále zhoršují zdravotní a funkční stav člověka. U starých lidí je více než v jiných skupinách obyvatelstva zdravotní stav ovlivňován sociálními faktory. Jednočlenné domácnosti, bezdětnost nebo neochota rodiny pomoci v péči, sociální izolace, nevyhovující bydlení, nízký důchod, úmrtí partnera, neznalost nebo nedostupnost sociálních služeb a pomoci jsou dalšími, i když „nemedicínskými“ aspekty, které významně zhoršují prognózu nemoci i šanci na přežití (Topinková, Neuwirth, 1995). Odhadované průměrné roční náklady na léčbu jednoho pojištěnce ve věkových kategoriích od 60 do 85 a více let se pro rok 2001 pohybovaly od 20 627,- Kč pro 60-64leté do 29 522,- Kč pro 85 a víceleté. Náklady pojištěnců ve věku 50-59 let jsou v průměru 15 415,- Kč až 18 735,- Kč. Se vzrůstajícím věkem náklady sice stoupají, ale v konečném důsledku nejvyšší věkové kategorie neodčerpávají nejvíce prostředků, neboť jsou v populaci nemocných početně méně zastoupené, např.léčba 80-84letých stála VZP v roce 2001 asi 3,7 mld. Kč, léčba 50-54letých 8,2 mld. Kč (Sborník IZPE, 5/2002). Graf č. 37: Závislost spotřeby zdravotní péče na věku 30000 28000 26000 24000 22000 20000 18000 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000
Věkové kategorie
celkem
muži
95+
90-94
85-89
80-84
75-79
70-74
65-69
60-64
55-59
50-54
45-49
40-44
35-39
30-34
25-29
20-24
15-19
10-14
5-9
0 0-4
Kč
2000
ženy
Zdroj: VZP, 2000 57
souběžný výskyt několika nemocí u jednoho člověka
123
Délka hospitalizace stoupá s věkem nemocných a i když dochází v posledních letech ke zkracování průměrné ošetřovací doby, nejdelší je trvale v nevyšších věkových skupinách. Procentuálně je nejvyšší zastoupení starých pacientů na interních (kolem 46%), očních (37%) a urologických (36%) odděleních, na ARO je to kolem 25% a na chirurgických odděleních 21%. V průměru je nemocnými ve věku nad 65 let obsazeno 21% nemocničních lůžek, ale po delší ošetřovací dobu celková spotřeba činila přes 30% lůžkodnů. (Topinková, Neuwirth, 1995). Klíčový význam v péči o seniory má a nadále bude mít praktický lékař, který ovlivňuje počet hospitalizací, indikuje potřebu ústavních pobytů a domácí ošetřovatelské péče. Praktičtí lékaři slouží také jako koordinátoři zdravotnických a sociálních služeb (Háva a kol., 1999). Důležitou roli hraje rovněž kvalifikovaný personál středních zdravotnických pracovníků. Omezené kapacity odborných léčebných ústavů specializujících se na geriatrickou58 klientelu, trvalý nedostatek rehabilitačních lůžek a lůžek pro chronicky nemocné, které pramení zejména z nevhodné struktury nemocničních lůžek, se mohou v případě neřešení situace v budoucnu ještě více propadat do deficitu ve vztahu nabídky a poptávky. Problém představuje zejména financování tzv. zdravotně-sociálního lůžka, které by pomohlo řešit situaci lidí, kteří se o sebe nemohou postarat. Zdravotní péči tak v mnoha případech suplují zařízení sociální péče59, klientela v domovech důchodců a léčebnách dlouhodobě nemocných (LDN) se tak do značné míry překrývá, avšak obě zmíněná zařízení se liší jak charakterem poskytované péče, tak množstvím personálu a zejména způsobem financování. Pokračuje stav nedostatečné provázanosti mezi sociální a zdravotní péčí, příčinu lze spatřovat v neexistující koncepci zdravotně-sociálních a sociálně-zdravotních aspektů péče o starší populaci (Kalvach, Holmerová, 1993). Zdravotní pomocí přímo seniorům jako určitým způsobem specifické skupině obyvatelstva se zabývají specializovaná pracoviště. Spektrum zdravotních zařízení a služeb specializovaných na péči o staré lidi (tzv. geriatrických zařízení) zahrnuje: • • •
• • •
geriatrické ambulance akutní geriatrická oddělení následná geriatrická oddělení (léčebny dlouhodobě nemocných, ošetřovatelská lůžka v nemocnicích) o léčebně - rehabilitační péče o léčebně ošetřovatelská péče o kombinovaná péče domácí péče o rodina, lékař, různé sociální služby poloinstitucionální péče o denní centra, nemocnice, geriatrické stacionáře institucionální péče sociální o domy s pečovatelskou službou, domovy důchodců
K vývojovým trendům patří např. vytváření ošetřovatelských oddělení v některých domovech důchodců, zavádění respitní (dočasné) péče, zakládání multifunkčních komunitních center atd. Zdravotní a sociální péče je zde velmi úzce propojena. 58
geriatrie je medicínský obor, který je zaměřen na zdravotnickou problematiku seniorů. Orientuje se na prevenci, diagnostiku a léčbu nemocí ve stáří. Jako první byl obor uznán ve Velké Británii v roce 1948, následovaly severské země (70.léta). V Československu vznikla geriatrická sekce v rámci Společnosti vnitřního lékařství již koncem 60.let, avšak koncepce oboru geriatrie jako samostatné specializace byla přijata až v roce 1983. Například německy mluvící evropské země se k této iniciativě připojily až koncem 90.let (SRN, Švýcarsko). V současné době je geriatrie jednou ze 36 uznaných specializací v zemích EU. 59 V ČR se trvale nedostává 30000-40000 lůžek pro dlouhodobou péči. V současné době je 83% chronických lůžek v domovech důchodců, zbývající lůžka jsou v LDN a v některých psychiatrických léčebnách. V dlouhodobé ústavní péči je umístěno asi 3,3% staré populace ČR, z toho 2,8 v sociálním resortu a jen 0,5 v resortu zdravotnictví (Háva a kol., 1999).
124
Množství informací k tématu „senioři a zdravotní a sociální péče“ obsahují „Závěrečné zprávy o řešení grantu interní grantové agentury ministerstva zdravotnictví, Ekonomická a sociomedicínská východiska tvorby zdravotní politiky v oblasti geriatrické zdravotní péče“, registrační číslo: 3541-3 OK:13).
6.1.1.1 Zdraví a zdravotní péče u budoucích seniorů Názory na vývoj zdravotního stavu stále početnější věkové skupiny seniorů zatím nejsou jednotné. Zatímco je někdy v souvislosti se stárnutím populace předvídán značný vzestup nemocnosti, jindy je poukazováno na skutečnost, že dosahování vyššího věku je vlastně důsledek lepšího zdraví během dosavadního průběhu života, a že tudíž perspektiva celkového vývoje zdravotního stavu stárnoucího obyvatelstva má z tohoto hlediska příznivé vyhlídky (Drbal, 2003). V západních, hospodářsky vyspělých zemích, kde progresivně stoupá proporce seniorů, jejichž zdravotní stav je charakterizován chronickou polymorbiditou, vyvstává potřeba dlouhodobé a relativně nákladné ambulantní i ústavní zdravotnické intervence, navíc vzájemně propojené s péčí sociální, především na komunitní a rodinné úrovni. Můžeme očekávat, že obdobná situace čeká i Českou republiku. Nepochybně bude přibývat chronických chorob, zvláště srdečních a cévních onemocnění, také můžeme očekávat vzestup incidence zhoubných nádorů. Je třeba počítat s tím, že v obraze zdravotního stavu seniorů budou převažovat kombinovaná postižení (multimorbidita), provázená poklesem mobility a fyzické a psychické výkonnosti. Projevy těchto patologií ovšem budou závislé na tom, jak dalece budou ovlivněny vlastní fyzickou a psychickou aktivitou samotných seniorů. V souvislosti se zdravím seniorů nelze přehlédnout finanční hledisko zdravotní péče o seniory. Z údajů Všeobecné zdravotní pojišťovny o průměrných nákladech na jednoho pojištěnce v ČR vyplývá, že většina prostředků na zdravotnickou péči je vynakládána na občany starší 55 let. Maxima je přitom dosahováno ve skupině 75-79 let. Tyto obecné údaje platí pro obě pohlaví. Na základě těchto údajů můžeme vyvozovat, že proces stárnutí bude provázen progresivním růstem požadavků na finance nezbytné k pokrytí potřebné zdravotnické péče. To ale nemusí být úplně přesné. Jak jsme již uvedli, prodlužování lidského věku je důsledkem lepšího zdravotního stavu v předchozím průběhu života, spojeného tedy i s nižšími náklady na poskytnutou zdravotní péči. Bylo zjištěno, že léčení pacienta, který umírá v 67 letech si vyžaduje během posledních 2 roků před smrtí v průměru 3x vyšší finanční náklady, nežli nezbytná zdravotnická péče o člověka, který se díky relativně zdravému průběhu života dožil 90ti let. Vysoké finanční náklady na zdravotní péči totiž primárně nesouvisejí s počtem seniorů, ale s počtem nemocných osob, což nemusí být, zejména v budoucnu, totéž.
125
Schéma č. 7: Modifikace harvardského modelu incidence a prevalence nemocí ve vztahu k úmrtnosti
Zdroj: IZPE Samotné stárnutí obyvatelstva tak v budoucnu nemusí být hlavním, a už vůbec ne jediným faktorem zatěžujícím svými rostoucími nároky finance ve zdravotnictví. A to zejména tehdy, pokud se podaří podporovat a chránit zdraví v mladším věku a tím oddalovat dobu vzniku nemoci a zároveň snižovat závažnost různých patologií. Tím by se nejen zlepšilo globální zdraví a relativně by mohly klesat náklady na zdravotnictví, ale zdravá starší populace by mohla být déle využívána v ekonomické sféře. Zatímco stáří je nevyhnutelné, nemoc, fyzická nemohoucnost a závislost ve vyšším věku nevyhnutelné nejsou (Vidovičová, Rabušic, 2003). Chtěli bychom upozornit na často prezentovaný, přehnaně negativní přístup ke stárnutí jako zdroji nemoci a závislosti. Existuje samozřejmě také široká skupina zdravých a vitálních seniorů a existují indicie, které potvrzují, že se tato skupina bude nadále rozšiřovat. Ta ovšem v řadě studií a prací nebývá brána v potaz. Vzhledem k demografickému vývoji české populace tedy bude nutné se všemi jeho zdravotními aspekty počítat, a to jak na celostátní, tak regionální úrovni. Zvláštní pozornost by měla být věnována zejména prevenci, podpoře a ochraně zdraví a samozřejmě také samotné léčebné a rehabilitační péči s cílem udržet kvalitu života starých lidí a umožnit jim tak důstojné stáří. Jedině tak bude dosud existující asociace mezi stářím a nemocí postupně ztrácet na síle. Při stárnutí početně silných ročníků (zejména početně silných poválečných generací) a tím pádem potencionálně vyšší poptávce po zdravotních službách, bude nutno přizpůsobit strukturu zdravotnických zařízení, spektrum poskytovaných služeb i charakter péče tak, aby odpovídala novým podmínkám a požadavkům.
126
Graf č. 38: Projekce incidence nádorů v kraji Vysočina v kontextu demografického vývoje Incidence nádorů skupiny: Incidence nádorů skupiny: C00 - C97 v roce 2000 C00 - C97 v roce 2015
70
123
83
160
75-79
201
231
70-74
233
289
65-69
222
335
60-64
161
243
55-59
117
137
50-54
114
105
45-49
54
48
40-44
37
43
35-39
13
16
30-34
14
15
25-29
10
8
20-24
11
8
15-19
2
1
10-14
1
1
5-9
1
1
0-4
3
3
85+
Muži 2015 Muži 2000
80-84
0
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
30 000
35 000
40 000
45 000
50 000
Incidence nádorů skupiny: Incidence nádorů skupiny: C00 - C97 v roce 2000 C00 - C97 v roce 2015 85+
Ženy 2015
108
148
80-84
Ženy 2000
68
117
75-79
185
183
70-74
181
200
65-69
143
191
60-64
124
166
55-59
111
118
50-54
103
92
45-49
58
52
40-44
52
63
35-39
26
32
30-34
26
28
25-29
18
14
20-24
11
8
15-19
0
0
10-14
5
3
5-9
0
0
0-4
1
1
0
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
30 000
35 000
40 000
45 000
50 000
Zdroj: sestaveno z dat ÚZIS (Novotvary 2000 ČR), a výpočty IZPE, na základě Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003 127
Grafem na předchozí stránce jsme se pokoušeli nastínit možný vývoj ve zdravotním stavu obyvatelstva kraje Vysočina, a to v kategorii incidence nádorů. Čísla by byla reálná, pokud by současný vývoj trval i v roce 2015 (v poslední době je ovšem incidence nádorů u české populace na vzestupu). Vidíme kohorty, jak se od roku 2000 do roku 2015 přesunou do starších věkových skupin. S tím je spojeno mnoho zdravotních důsledků, mezi nimi i vyšší incidence a zejména pak prevalence nádorů. Můžeme tak očekávat, že se zvýší počet chronicky nemocných lidí, konzumentů zdravotnických služeb. Hlavním výstupem grafu je tedy to, pokud se vývoj nezmění, ať již k horšímu nebo lepšímu, v důsledku stárnutí populace nejen kraje, ale i celé ČR, že se zhorší zdravotní stav obyvatelstva, což povede mimo jiné k vyšší prevalenci onemocnění a pravděpodobně také k vyšší úmrtnosti. O vyšší spotřebě zdravotní péče a vyšších nákladech na zdravotnictví nemluvě. Jak jsme ale psali v úvodu této kapitoly, je to pouze jedna z hypotéz. Ty můžeme rozčlenit na 3 základní skupiny. Vývoj zdravotního stavu obyvatelstva kraje, zejména u populace seniorů, která je pro spotřebu zdravotní péče klíčová, může vypadat následovně: •
zdravotní stav budoucí populace seniorů zůstane více či méně na současné úrovni
•
zdraví u budoucí populace starých lidí bude významně lepší, než tomu bylo dosud
•
zdravotní stav bude horší
Odpovědi na tyto otázky dají až výsledky výzkumů, Institut zdravotní politiky a ekonomiky se důsledky stárnutí populace a dopady na zdraví a spotřebu zdravotní péče bude v roce 2004 intenzivně zabývat. Cestou může být například studium zkušeností národů, které podobným procesem již prošly a kde je podíl starých lidí vyšší než v ČR. Následující kapitola může nastínit, jaký vývoj na poli zdravotního stavu populace můžeme v budoucnu očekávat.
6.1.1.2 Trendy ve vývoji zdravotního stavu obyvatelstva Tato kapitola z velké části čerpá z publikace významného experta na veřejné zdravotnictví, doc. MUDr. Ctibora Drbala, CSc., „Naše zdraví a jeho otazníky60“. Pokud chceme uvažovat o vývoji zdravotního stavu obyvatel ČR (stejně jako kraje Vysočina), celé široké spektrum této problematiky můžeme rozčlenit do tří skupin nemocí a patologických stavů, právě ty si vyžadují zvláštní pozornost. 1) Skupiny nemocí, které se nejvíce podílejí na celkové úmrtnosti Sem můžeme zařadit choroby srdce a cév (tvořící více než 1/2 všech příčin smrti), dále onkologická onemocnění (podílející se na celkové úmrtnosti cca z 1/4) a dále úrazy a jiné zevní příčiny smrti reprezentující okolo 7% úmrtnosti. Výše uvedené skupiny postihují více než 80% ze všech příčin celkové mortality. •
Onemocnění srdce a cév Spolu s předpokládanými pozitivními změnami ve způsobu života značné části populace i s očekávanými dalšími pokroky v léčebných metodách a technologiích můžeme počítat s poklesem mortality hlavně v mladších věkových skupinách a s postupným posunem těžiště této morbidity do nejvyšších věkových kategorií. Tempo růstu úmrtnosti patrně zvolní, i když ve věkových skupinách do 60tilet může být velmi progresivní. Svědčí pro to stále ještě nevyužité rezervy, zejména v prevenci těchto onemocnění a zavčas aplikované léčby či sekundární prevence. V souvislosti
60
Drbal, C. Naše zdraví a jeho otazníky. Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky, 2004. s.43-47
128
s poklesem úmrtnosti díky úspěšnému podchycení akutních příhod (infarkty, mozkové příhody) je nutné naopak počítat se vzestupem případů chronických srdečních selhání, zvláště ve stále početnějších vyšších věkových skupinách. •
Skupina zhoubných nádorových onemocnění Zde jsou představy o pravděpodobných vývojových tendencích v úmrtnosti a nemocnosti méně ujasněné. Přes nové objevy prezentované uznávanými výzkumnými kapacitami, celosvětově zapojenými do výzkumu těchto chorobných stavů, zůstává stále mnoho „bílých míst“ jak v oblasti prevence, tak léčby. Z onkologického registru vyplývá, že v ČR je incidence61 této skupiny většinou na vzestupu62 (byť jen okolo 2% ročně). Až na výjimky zhoubná nádorová onemocnění doprovázejí znepokojivé hodnoty úmrtnosti, zejména u rakoviny tlustého střeva nebo maligních procesů kůže, u žen se zvyšuje úmrtnost na karcinomy plic. Každý krok k lepšímu poznání této skupiny je vázán na značné finanční náklady a léčba je stále jen částečně účinná. Zásadní význam má a dále bude mít včasné odhalení choroby a zahájení terapie.
•
Úrazy a jiné zevní příčiny smrti Ač zřejmě nejlépe ovlivnitelná a s potenciálem ke snížení svého podílu na příčinách smrti, tato skupina k žádoucímu vývoji rozhodně nesměřuje. Úrazy způsobují 6% úmrtí kojenců, zaujímají první místo dle příčin smrti do 40 let a dokonce tvoří 80% všech úmrtí ve věkových skupinách do 20 roků. Vzhledem k tomu, že smrtelných úrazů při haváriích motorových vozidel v poslední době dramatiky přibývá, je určení perspektivy dalšího vývoje značně problematické. Bude záležet na legislativě a na dohledu nad dodržováním pravidel silničního provozu a bezpečnosti práce. Mnoho faktorů tedy neovlivní samotné zdravotnictví, ale například práce policie, soudů a státní správy.
2) Nemoci významně se podílející na morbiditě obyvatelstva V tomto souboru se budeme zabývat nejčastějšími morbiditami a procesy, které sice významně nepromlouvají do úmrtnosti, ale převažují jako příčiny nemocnosti a pracovní neschopnosti. Můžeme sem zařadit: •
Akutní zánětlivé onemocnění dýchacích cest Je jisté, že se nejvíce podílejí na nemocnosti dětí a dorostu a že jsou příčinou zhruba jedné poloviny všech případů pracovní neschopnosti zaměstnané dospělé populace. Vývoj potenciálu zdraví mladé generace se váže zejména na vývoj nemocnosti této skupiny chorob. Dosavadní tendence nejsou příliš příznivé.
•
Choroby pohybového ústrojí, onemocnění svalové a kosterní soustavy Tato onemocnění jsou nejpočetnější příčinou přiznaných invalidních důchodů (okolo 20%) a druhou nejčastější příčinou pracovní neschopnosti. Na rozdíl od zánětů dýchacích cest je u nich výrazně delší průměrná doma pracovní neschopnosti (okolo 30 dnů). Navíc léčení vyžaduje často intenzívní rehabilitaci a také poměrně nákladnou medikamentózní léčbu.
3) Ostatní významná rizika To jsou významná, často opomíjená rizika, která však snižují a ohrožují potenciál zdraví celé populace a mohou tak ovlivnit samotnou dynamiku zdravotního stavu a tím způsobit i případný vzestup nemocnosti a úmrtnosti, i když zatím se plně neprojevují. Můžeme sem zařadit především infekce
61 počet nově hlášených případů. Vzestup incidence ale může znamenat zároveň lepší odhalování a diagnostikování choroby u obyvatelstva. 62 výhled Světové zdravotnické organizace (WHO) počítá v hospodářsky vyspělých zemích během příštích 20 let až s 50% nárůstem výskytu zhoubných nádorů, zejména v souvislosti s nezdravým způsobem života i stárnutím tamějších populací.
129
(tradiční, nebo například ještě zcela neznámé), metabolické poruchy (zvláště diabetes mellitus, obezita), imunodeficience a narkomanie se svými psychosomatickými důsledky. Zvláště po roce 1989 v souvislosti s uvolněním poměrů, globalizací, zintenzivněním mezinárodních styků a cestováním se nebezpečí infekcí enormně zvýšilo (malárie, EBOLA, SARS). V dnešní době, kdy za pomocí letecké dopravy lze v krátké době dosáhnout téměř kteréhokoliv místa na zemi, je riziko rozšíření nákazy „do celého světa“ o to vyšší. To vše spolu s posuny v sociální stratifikaci, navíc doprovázenými dříve neznámými fenomény (bezdomovectví, migrace běženců, příliv zahraničních dělníků, rozšíření narkomanie), přispělo a přispívá k nebezpečí virových žloutenek, tuberkulózy a dalších infekcí. Pro doplnění je třeba zmínit otázku prostituce s její rizikovostí pro šíření pohlavních chorob. Predikace vývoje v příštích letech je velmi nesnadná a bude záležet na mnoha faktorech, z nichž některé lze jen těžko ovlivnit. Problém obezity, nyní například velmi aktuální v USA, s sebou přináší závažné zdravotní důsledky. V četných studiích bylo potvrzeno, že nadváha zvyšuje (často ve spojení s diabetem) až o 30% úmrtnost na nemoci srdce a cév. Signifikantně se také podílí na vyšší úmrtnosti na nádorová onemocnění, je asociována s výskytem astmatu, různých nemocí zažívacího traktu, pohybového ústrojí atd. Počet obézních obyvatel v ČR bohužel neklesá a to se projevuje i na zdravotním stavu populace. Podobně jako obezita a její implikace postihuje naši společnost oslabená nebo narušená imunitní rezistence. Podle výsledků preventivních prohlídek vzrostl počet alergických onemocnění v dětské populaci ze 17% v roce 1996 na 24,7% v roce 2002. V péči je evidováno okolo 350 000 alergiků, přičemž jejich celkový počet je odhadován až na 600 000. Při extrapolaci dosavadních trendů by během příštích 10 let mohlo být postiženo různými formami alergií jako výrazu imunodeficience téměř 50% veškerého obyvatelstva republiky. Z hlediska budoucího vývoje potenciálu zdraví populace jde o vysoce závažný problém, který bude vyžadovat mimořádnou pozornost jak po stránce léčebné, tak preventivní. Podkapitolu můžeme shrnout do závěrů, že, při stávajícím snižování celkové úmrtnosti, způsobeném zejména významným poklesem mortality ve skupině kardiovaskulárních chorob, ale zároveň při stoupajícím počtu incidence (nových případů) některých onemocnění a chorobných stavů (hlavně zhoubné nádory, diabetes, úrazy, oslabená imunita), narůstá v populaci prevalence různých patologií, tj. počet jedinců, které je potřeba léčit, starat se o ně a poskytovat jim vhodnou zdravotní, sociální, případně jinou péči, a počítat s náklady, které to bude stát (viz. schéma č.8). Pozitivním zjištěním je zejména fakt, že výše zmíněné morbidity jsou do značné míry preventabilní, tudíž ovlivnitelné a ke vzniku mnoha z nich nemusí vůbec dojít. Případně počáteční příznaky různých, hlavně chronických patologií lze prostřednictvím zdravého způsobu života oddálit do vyššího věku nebo volbou vhodného životního stylu a sekundární prevencí zmírnit jejich negativní projevy a důsledky (Drbal, 2004).
130
Schéma č. 8: Vývojová tendence incidence, mortality a prevalence
Zdroj: Drbal, 2004 Do budoucna tedy můžeme odvodit cíle zdravotní politiky jak na celorepublikové, tak regionální úrovni, a to zejména: • • •
zintenzívnit snahu o snižování incidence jednotlivých onemocnění klást důraz na prevenci u maxima odvratitelných onemocnění a úrazů zlepšit a optimalizovat - dle budoucích potřeb - funkci a strukturu zdravotnické soustavy a zvýšit její efektivitu
Následující tabulka shrnuje významné oblasti morbidity společně s rizikovými faktory, které se na její tvorbě závažným způsobem podílejí. Otázkou je, do jaké míry se podaří cestou prevence tyto faktory potlačovat a zda můžeme očekávat pokles incidence, prevalence a mortality. Tabulka č. 63: Rizikové faktory nemocí Zdravotní problémy Rizikové faktory kouření, hypertenze, vysoká hladina cholesterolu a dalších krev. lipidů, Kardiovaskulární diabetes, špatné stravovací návyky, obezita, slabší sociální postavení, stres onemocnění a další kouření, konzumace alkoholu, špatné stravovací návyky, genetická dispozice, ionizující záření, UV záření, elektromagnetické záření, expozice Novotvary chemickým karcinogenům v pracovním prostředí, znečištění životního prostředí Cerebrovaskulární kouření, obezita, hypertenze, vysoká hladina cholesterolu, diabetes, srdeční onemocnění arytmie kouření, expozice prachům, chemikáliím a mikroorganismům v pracovním Respirační nemoci prostředí, ionizující záření, znečištěné ovzduší – doprava, pro TBC chudoba, přelidnění, podvýživa Endokrinní a metabolické kouření, hypertenze, obezita, sedavý způsob života, genetická dispozice, poruchy konzumace alkoholu, kávy, nedostatek vápníku, jodový deficit Duševní poruchy genetická dispozice, stres, jodový deficit Dentální potíže špatné stravovací návyky, genetická dispozice, častý příjem potravy Nemoci kosterní a svalové věk, pohlaví, těžká fyzická práce, zranění, psychosociální a fyzický stres soustavy Neurologické poruchy genetická dispozice, stres Nemoci zažívacího traktu špatné stravovací návyky, genetická dispozice Sexuálně přenosné nemoci rizikové chování AIDS rizikové chování Úrazy pracovní prostředí, sport, genetická informace, rizikové chování Zdroj: Detels, 1997, in Háva, P. a kol. Akční plán rozvoje Jihočeského kraje: Analýza zdravotního stavu obyvatelstva JČ kraje a jeho vývoje v členění podle okresů v porovnání s ČR a EU. Zdravotní politika a ekonomika: Sborník 2/2002. Kostelec nad Černými lesy: IZPE, 2002, s.199. 131
Vzhledem k demografickému vývoji české populace bude tedy nutné počítat se všemi jeho zdravotními aspekty, a to jak na celostátní, tak regionální úrovni. Zvláštní pozornost by měla být věnována zejména prevenci, podpoře a ochraně zdraví, samozřejmě také samotné léčebné a rehabilitační péči, s cílem udržet kvalitu života starých lidí a umožnit jim tak důstojné stáří. Problematikou sociální péče a sociálních služeb, jdoucí ruku v ruce se zdravotním stavem obyvatelstva a zdravotní péčí, se bude zabývat poslední část práce.
6.1.1.3 Analýza zdravotního stavu obyvatelstva ČR a kraje Vysočina Úvod Smyslem této části studie je zabývat se zdánlivě neovlivnitelnou a z ekonomického hlediska na první pohled „negativně vyhlížející“ komponentou „zlepšující se úmrtnosti“. Za objektivní nástroj pro analýzu úmrtnosti považujeme především úmrtnostní tabulky, jejichž finální „produkty“, t.j. střední délky života při narození (eo) resp. ve věku x (ex) jsou v mezinárodních srovnáních běžně vnímány jako syntetické ukazatele nejen úrovně úmrtnosti, ale i životní úrovně a zdravotnické péče daného státu nebo regionu. Ve vztahu k různým příčinám smrti lze úmrtnostní tabulky metodicky poměrně jednoduše modifikovat pro analýzy typu „o kolik let se prodlouží střední délka života, když eliminujeme resp. cíleným způsobem zredukujeme některé z příčin?“. Výše uvedená teoretická úvaha může být ve skutečnosti zcela reálnou, pokud si uvědomíme, že na počátku 90.let minulého století se v ČR podařilo zjevně cílenými technologickými prostředky podstatně zredukovat kojeneckou úmrtnost a od poloviny 90.let postupně restrukturalizovat lékařské zákroky týkající se nemocí oběhové soustavy. Jsme-li ochotni akceptovat, že v rámci systematického prodlužování střední délky života v ČR určitá transformace ve struktuře příčin smrti nutně probíhá (ve vstupní projekci do r. 2020 jsme předpokládali pravidelné roční prodlužování eo o cca 0,25 roku u mužů a cca o 0,2 roku u žen), jistě stojí za to zabývat se úvahami o vlivu jednotlivých dílčích příčin smrti ve vztahu k hlášeným onemocněním i k jejím důsledkům na prodloužení střední délky života v jednotlivých produktivních skupinách obyvatel. Jako vstupní data byly použity nejnovější dostupné údaje z publikací Pohyb obyvatelstva v ČR pro rok 2001 opravené o výsledky SLDB 2001 a Zdravotnická ročenka ČR a údaje již použité ve studii. V oddílu G publikace Pohyb obyvatelstva jsou uvedeny počty zemřelých v nejpodrobnějším členění příčin smrti podle Mezinárodní klasifikace nemocí a příčin smrti členěné systematicky podle pohlaví a pětiletých věkových skupin (v rozpětí let od 0 do 85+). To umožňuje na úrovni regionu ČR vyčíslit tzv. věkově-specifické míry pro všechny vybrané individuální nebo agregované příčiny smrti a na jejich základě počítat zkrácené úmrtnostní tabulky. Na úrovni kraje Vysočina jsme měli k dispozici pouze standardní úmrtnostní tabulky a úhrnné počty zemřelých podle několika vybraných příčin smrti (a to pouze za roky 2000 a 2001). Pro přesnější výsledky bychom museli atestovat celou řadu kvalifikovaných odhadů anebo použít podrobnější standardně nepublikované datové zdroje. Shrnutí výsledků
Počty zemřelých a prodloužení střední délky života při eliminaci vybraných příčin smrti Na úrovni vývoje celkového poklesu zemřelých v ČR, který je od poloviny 90.let, jak známo, významně ovlivňován snižujícími se celkovými stavy žijících obyvatel, můžeme z hlediska námi sledovaných příčin smrti sledovat zajímavý jev: v případě agregované skupiny II-novotvarů zůstávají počty zemřelých zhruba stejné; pokles zaznamenávají pouze úhrnné počty zemřelých ve skupině IX-nemoci oběhové soustavy. Toto se odráží v pozvolna se měnící struktuře zemřelých, která u novotvarů poukazuje na mírný nárůst, ve skupině IX pro muže i ženy zaznamenává znatelný pokles. 132
Dokumentují to názorně následující dvě tabulky: Tabulka č. 64: Absolutní počty zemřelých ve skupinách příčin smrti II-novotvary a IX-oběhové choroby zemřelí zemřelé II-muži ČR IX-muži ČR II-ženy ČR IX-ženy ČR muži ČR ženy ČR 1994 15722 29812 12605 35320 58609 58764 1995 15711 30381 12920 35570 58925 58988 1996 15602 29007 12277 34138 56709 56073 1997 15557 29057 12451 34277 56692 56052 1998 15610 27423 12405 32974 55139 54388 1999 15485 27258 12700 33028 54845 54923 2000 15948 26468 12757 31724 54882 54119 2001 15603 25712 12852 31692 53772 53983 zemřelí zemřelé II-muži IX-muži II-ženy IX-ženy muži ženy Vysočina Vysočina Vysočina Vysočina Vysočina Vysočina 2000 796 1451 602 1660 2727 2648 2001 718 1401 575 1653 2616 2575 Tabulka č. 65: Vývoj struktury úmrtnosti zemřelých ve skupinách příčin smrti II-novotvary a IX-oběhové choroby II-muži ČR IX-muži ČR II-ženy ČR IX-ženy ČR 1994 26,83% 50,87% 21,45% 60,10% 1995 26,66% 51,56% 21,90% 60,30% 1996 27,51% 51,15% 21,89% 60,88% 1997 27,44% 51,25% 22,21% 61,15% 1998 28,31% 49,73% 22,81% 60,63% 1999 28,23% 49,70% 23,12% 60,14% 2000 29,06% 48,23% 23,57% 58,62% 2001 29,02% 47,82% 23,81% 58,71% II-muži Vysočina IX-muži Vysočina II-ženy Vysočina IX-ženy Vysočina 2000 29,19% 53,21% 22,73% 62,69% 2001 27,45% 53,56% 22,33% 64,19% Rostoucí strukturální význam úmrtnosti na novotvary by tedy korespondoval s trendem narůstající incidence (hlášených případů výskytu) novotvarů. Z tabulek je navíc patrné, že zastoupení obou uvedených (agregovaných) příčin smrti se u mužů i u žen dosti podstatně liší. V regionu Vysočina zůstává zhruba zachován podíl zemřelých osob na novotvary. Podíl mužů i žen umírajících na Vysočině na nemoci oběhové soustavy je znatelně vyšší, což ovšem souvisí s jejich vyšším průměrným stářím. Na úrovni obou výše uvedených agregovaných příčinách smrti lze modelovat reálné prodloužení středních délek života formální matematickou eliminací 100% nebo určité části počtů zemřelých na jednu resp. druhou z těchto příčin. Výsledné efekty prodloužení středních délek života jsou zřejmé z grafů č.35 a č.36, kde jsou prezentovány relativní přírůstky středních délek života podle věku x pro osoby umírající v ČR při modelované 100% eliminaci rizika úmrtnosti na choroby oběhové soustavy a na novotvary. Nerovnoměrné navýšení v rámci datově podloženého věkového spektra (od 0 do 85+) souvisí s odlišnou exponovaností na různá vztažená rizika v rámci různých věkových skupin. V absolutním měřítku by úplná eliminace rizika úmrtnosti na novotvary obnášela v letech 2000-2001 např. pro každého novorozence „úsporu“ 3,8 života, v případě úplné eliminace chorob oběhového soustavy dokonce 7,5 roku života. Pro novorozence na Vysočině byly srovnatelné hodnoty odhadnuty na 3,6 resp. 8,9 roků života. Podrobnější rozklady těchto hodnot podle pohlaví a ve věku 0, 20, 40, 60 a 80 let jsou m.j. prezentovány v tabulkách č.67 a č.69.
133
Uvedených výsledků lze užít v podstatě dvěma různými způsoby: •
na úrovni tak velkých skupin jako jsou výše uvedené nelze v dohledné době předpokládat jejich reálnou 100% eliminaci. Není však nijak složité představit si efekty vlivu jejich částečné redukce „celoplošně“ v rámci každé z agregovaných skupin (II nebo IX) určitým předem stanoveným podílem zemřelých (např. 10%, 25%, 50% nebo 75%). Modelové experimenty s tímto pojetím ukázaly, že střední délky života se „prodlužují“ v podstatě přímo úměrně v souladu se zvyšující se exponovaností podle určitého věku (ve směru vertikální osy na grafech č.39 a č.40). To znamená, že například střední délka života u obyvatel Vysočiny by se při 25% redukci úmrtnosti na novotvary prodloužila v průměru asi o čtvrtinu námi propočtených „maximálních“ hodnot, tj. přibližně o 0,9 roku života pro každého novorozence.
•
jako ještě přirozenější se jeví teoretická eliminace resp. částečná redukce na některé dílčí příčiny smrti. V rámci této studie jsme se omezili na vybrané skupiny novotvarů, které jsou společně uváděné ve statistických publikacích. Relativní přírůstky středních délek života vypočtených nezávisle pro 100% eliminaci nejvýznamnějších z těchto rizik úmrtí jsou evidentní z grafů č.41 (pro muže) a č.42 (pro ženy). Z grafů je patrná výraznější selektivita podle věku u mužů a současně i jejich vyšší exponovanost oproti ženám. V intencích úvah z předchozího odstavce bychom však i u jednotlivých příčin smrti měli reálněji předpokládat možnost jejich dílčí redukce nežli 100% eliminace prezentované na grafech.
Detailní rozklady „prodloužených“ středních délek života odhadnutých pro účely této práce jsou k dispozici v tabulkách č.67 a č.69 podle pohlaví, věku, vybraných příčin smrti a sledovaných roků 1994.., 2001 pro úroveň ČR a pro Vysočinu za agregované období 2000-2001. Pečlivý čtenář si jistě udělá obrázek sám. Určitou kontrolu nad uvedenými výsledky poskytují rovněž srovnávací indexy podílu zemřelých na novotvary a nemoci oběhové soustavy v kraji Vysočina, které jsou uvedeny v následující tabulce: Tabulka č. 66: Srovnávací indexy podílu zemřelých na novotvary a oběhové choroby v kraji Vysočina v letech 2000–2001 vzhledem k ČR úmrtí na zhoubné novotvary úmrtí na tlustého průdušnice, hrdla a těla úmrtí na kůže prsu prostaty pohlaví oběhové střeva průdušky a plic děložního novotvary choroby (C43, (C18) (C33, C34) (C50) (C53, C54) (C61) C44) muži 1,002 0,874 1,066 … x X … 1,083 ženy 0,987 0,977 0,773 … 0,986 … x 1,061 Za zmínku stojí indikace o poznání nižšího podílu zemřelých na Vysočině pokud jde o novotvary tlustého střeva (především pro muže) a u žen výrazně nižší podíl zemřelých na zhoubné novotvary plic. Tyto indikace založené na principu nepřímé demografické standardizace jsou v korespondenci s efekty menších přírůstků střední délky života (vůči ČR), kterých bychom dosáhli u vyjmenovaných rizik např. jejich 100% teoretickou eliminací referovanou výše.
Věkové struktury nově hlášených výskytů a faktických úmrtí na vybrané příčiny smrti Již při výpočtech efektů prodloužení středních délek života na jednotlivé příčiny smrti se ukázala jako zajímavá a z metodického hlediska jako korektní analýza vybraných příčin smrti podle věkových struktur srovnávaných vzhledem k reprezentativní bázi. Na čistě demografické úrovni se struktury zemřelých obvykle přepočítávají na střední stavy obyvatelstva. Úlohy o cíleném prodlužování délky života (například různými zdravotně technickými prostředky) vedou velmi přirozeně k úvahám o aktuálním podílu zemřelých (samozřejmě i prostřednictvím vybraných příčin smrti) ve vztahu k distribuci do jednotlivých věkových skupin. Navíc by nás oprávněně zajímala i hlediska vývojových posunů zjištěných struktur a možnosti jejich vzájemných porovnání. V tomto smyslu se ukázala jako vhodná univerzální „báze všech zemřelých“, ale také „báze zemřelých v rámci „vybrané příčiny smrti“ (typu II nebo IX MKN). 134
Reprezentativní představu o diferenciaci úmrtnosti na úrovni agregovaných skupin podle pohlaví a věku poskytují grafy č.43 a č.44. Zatímco podíly zemřelých na nemoci oběhové soustavy (graf č.43) v podstatě nerozlišují pohlaví, koresponduje jejich zvyšující se exponovanost výskytu (ve směru vertikální osy) velmi souhlasně s rostoucím věkem zemřelých (horizontální osa). Oproti tomu jsou podíly osob zemřelých na novotvary exponovány do období mezi 45. a 65.rokem věku u mužů a 55. a 70.rokem věku u žen. U žádné z těchto velkých (agregovaných) skupin nebyl zřejmý výraznější strukturální posun mezi roky 1994-2001. Podobně reprezentativní představu můžeme získat o struktuře hlášených incidencí a realizovaných úmrtností na vybrané příčiny smrti u novotvarů (grafy č.45-53). Z důvodů vzájemné porovnatelnosti byly za bázi (implicitně ve jmenovateli ve grafech znázorněných podílů) zvoleny všechny osoby ze souboru všech nahlášených resp. ze všech zemřelých případů na novotvary podle věku. U zhoubných novotvarů tlustého střeva (grafy č.45 a č.46) sleduje exponovanost hlášených a zemřelých případů souhlasný s věkem narůstající trend; snad pouze u žen bylo v letech 1994-2000 (ve zvoleném relativním měřítku) zaznamenáno o poznání méně hlášených případů. Přibližně poloviční exponovanost hlášených případů nežli uskutečněných úmrtí je však patrná u zhoubných novotvarů dýchacího ústrojí (viz. grafy č.47 a č.48). U mužů je pro hlášené i zemřelé případy markantní s časovým přechodem od r.1994 k současnosti pokles a posun exponovanosti směrem k nižšímu věku, u žen (s výrazně nižší exponovaností) sledujeme v hlavních věkových skupinách naopak tendenci k nárůstu. Vysoká (a vůči zvyšujícímu se věku ještě narůstající) intenzita hlášených výskytů u novotvarů kůže (grafy č.49 a č.50) nemá jako jediná svůj ekvivalent u realizovaných zemřelých. U mužů však došlo v průběhu několika posledních let ještě k lokálnímu nárůstu hlášených výskytů ve věkových skupinách 35-45 let. Poměrně významně kladně koreluje exponovanost výskytu hlášených a zemřelých případů u zhoubných novotvarů prsu, děložního těla a hrdla (pro ženy na grafech č.51 a č.52) a u prostaty (graf č.53) u mužů. Zatímco u mužů jde o záležitost týkající se v zásadě 55tiletých a starších, u žen se struktura zemřelých na novotvar děložního hrdla začíná přesunovat do poněkud nižšího věku, zatímco u hlášených případů je tomu obráceně (podrobněji na grafu č.52). U novotvarů prsu je intenzita hlášených i zemřelých případů v rozlišení podle věku klesající. Buďme si vědomi toho, že výše provedený rozbor je omezen pouze na přirozenou interpretaci speciálně vytvořených grafických příloh. Preciznější kvantitativní analýza totiž vyžaduje nejprve předběžnou analýzu kvalitativní, což mělo být v podstatě naznačeno. Úvahám o možné závislosti úmrtnosti na vybrané příčiny smrti na jejich dřívější incidenci by prospěla informace o roce jeho prvního nahlášeného výskytu u každého nastalého úmrtí. Potom by bylo možné i objektivněji posuzovat efektivitu příslušného systémového zdravotnického opatření.
Nárůst počtu prožitých let obyvatelstva Vysočiny při eliminaci úmrtnosti na vybrané příčiny smrti Na základě úmrtnostních tabulek, demografického složení populace a projekce počtu narozených lze provést odhad úhrnného počtu let prožitých členy této populace ve zvoleném časovém období (za předpokladu, že v tomto období je úroveň úmrtnosti neměnná a odpovídá použitým úmrtnostním tabulkám bez zahrnutí migrace). Výpočet lze pochopitelně provést pro různé modely úmrtnosti a porovnávat počet prožitých let při použití těchto modelů. Tento postup byl aplikován pro odhad počtu let, který prožije populace kraje Vysočina v období 2003–2020. Výchozí demografickou strukturou bylo složení populace kraje Vysočina k 31.12.2002 (517 630 obyvatel). Základní model úmrtnosti byl založen na úmrtnostních tabulkách pro kraj Vysočina za období 135
2000–2001, tj. vycházel z (pesimistického) předpokladu, že v prvních dvou dekádách 21. století zůstane úmrtnost v tomto kraji na úrovni přelomu tisíciletí. Dále byly provedeny výpočty, o kolik let více by (v porovnání se základním modelem) prožili obyvatelé Vysočiny v období 2003–2020, pokud by v uvedeném období byla zcela eliminována úmrtnost na některou příčinu smrti (a úmrtnost na ostatní příčiny zůstala na úrovni přelomu století). Rozlišujeme léta prožitá ve věku předproduktivním (ve věku 0–19 dokončených let), produktivním (ve věku 20–62 dokončených let – uvažujeme tedy důchodový věk po ukončení jeho postupného zvyšování) a poproduktivním (ve věku 63 a více dokončených let). Výsledky zachycuje tabulka č.67. Podle očekávání by největší nárůst počtu prožitých let (kolem 5%, u žen o něco více než u mužů) přinesla eliminace úmrtnosti na nemoci oběhové soustavy, při eliminaci úmrtnosti na novotvary by byl nárůst 2 % (u mužů více než u žen). Eliminace úmrtnosti pouze na některé zhoubné novotvary by přinesla nárůst řádově pouze desetiny procenta či ještě méně. Zajímavá je struktura nárůstu počtu prožitých let podle věku ekonomické aktivity. Nárůst počtu prožitých let v předproduktivním věku je zanedbatelný, ve věku produktivním dosahuje pouze několika desetin procenta. Naprostá většina nárůstu počtu prožitých let by se podle očekávání týkala důchodového věku. Při eliminaci úmrtí na nemoci oběhové soustavy se počet let prožitých obyvateli Vysočiny v důchodovém věku zvýšil zhruba o čtvrtinu, při eliminaci úmrtnosti na novotvary přibližně o jednu dvanáctinu.
Metodické poznámky Výše uvedené úvahy byly v této studii aplikovány pro dvě nejvýznamnější skupiny příčin smrti (podle 10.revize Mezinárodní klasifikace nemocí), tj. na II-novotvary a IX-nemoci oběhové soustavy. V rámci datových možností, které byly dostupné na úrovni ČR, byly vypočteny specifické míry podle pětiletých věkových skupin a ty pak byly modifikovány pro přepočty na úrovni podrobných úmrtnostních tabulek zpracovávaných standardní metodikou pro jednovýchodné tabulky života a modely konkurujících rizik. Za kraj Vysočina byly k dispozici pouze celkové počty zemřelých na jednotlivé příčiny. Byl proto vypočten tzv. srovnávací index podílu zemřelých na Vysočině na danou příčinu, který je definován jako podíl skutečného počtu zemřelých na tuto příčinu a hypotetického počtu zemřelých za předpokladu, že podíly zemřelých na danou příčinu jsou ve všech věkových skupinách v kraji Vysočina stejné jako v celé ČR. Jako odhady neznámých věkově specifických podílů zemřelých na danou příčinu byly pak v kraji Vysočina použity podíly zemřelých v celé ČR vynásobené srovnávacím indexem. Za nejefektivnější metodu ilustrace výsledků byla zvolena již úspěšně použitá metoda prezentace prostřednictvím přehledových tabulek a grafů. Autoři se pokusili o víceméně vstupní sondu do problematiky struktury úmrtnosti a zdravotního stavu obyvatelstva, jejichž propojování je v tradiční české demografii věnován spíše okrajový zájem. Hlavní pozornost je soustředěna na hledání smysluplných interpretací, které skýtají standardní možnosti zobecnění metodiky úmrtnostních tabulek, na vizuální porovnání dříve nekomparovaných datových zdrojů a na úsilí rozšířit původně čistě demografické výstupy o závěry společensko-ekonomického významu. Seznam tabulek:
Tab.č.67: Prodloužení střední délky života mužů eliminací úmrtí na novotvary a oběhové choroby Tab.č.68: Nárůst úhrnného počtu prožitých let života obyvatel Vysočiny v letech 2003–2020 při eliminaci úmrtnosti na novotvary a oběhové choroby (počty živě narozených v letech 2003–2020 odhadnuty na základě projekce za předpokladu vyšší varianty plodnosti) Tab.č.69:: Prodloužení střední délky života žen eliminací úmrtí na novotvary a oběhové choroby 136
Tabulka č. 67: Prodloužení střední délky života mužů eliminací úmrtí na novotvary a oběhové choroby
Tabulka č. 68: Nárůst úhrnného počtu prožitých let života obyvatel Vysočiny v letech 2003-2020 při eliminaci úmrtnosti na novotvary a oběhové choroby
137
Tabulka č. 69: Prodloužení střední délky života žen eliminací úmrtí na novotvary a oběhové choroby
138
Seznam grafů:
Graf č.39: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na oběhové choroby (ČR a kraj Vysočina, 2000–2001) Graf č.40: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na novotvary (ČR a kraj Vysočina, 2000–2001) Graf č.41: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na některé zhoubné novotvary (muži ČR, 2001) Graf č.42: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na některé zhoubné novotvary (ženy ČR, 2001) Graf č.43: Podíly zemřelých na oběhové choroby z celkového počtu zemřelých podle věku (ČR, 1994, 2001) Graf č.44: Podíly zemřelých na novotvary z celkového počtu zemřelých podle věku (ČR, 1994, 2001) Graf č.45: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar tlustého střeva (C18) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) Graf č.46: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar tlustého střeva (C18) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) Graf č.47: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar průdušnice, průdušky a plic (C33, C34) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) Graf č.48: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar průdušnice, průdušky a plic (C33, C34) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000) Graf č.49: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar kůže (C43, C44) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) Graf č.50: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar kůže (C43, C44) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) Graf č.51: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar prsu (C50) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) Graf č.52: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar hrdla a těla děložního (C53, C54) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000) Graf č.53: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar prostaty (C61) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000)
139
Graf č. 39: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na oběhové choroby (ČR a kraj Vysočina, 2000-2001)
150 140
relativní nárůst střední délky života (v %)
130 120 110 100
muži Vysočina
90
ženy Vysočina
80 70
muži ČR
60 50
ženy ČR
40 30 20 10 0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
140
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 40: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na novotvary (ČR a kraj Vysočina, 2000–2001)
20
relativní nárůst střední délky života (v %)
18 16
muži Vysočina
muži ČR
14 12
ženy ČR
10
ženy Vysočina
8 6 4 2 0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
141
Graf č. 41: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na některé zhoubné novotvary (muži ČR, 2001)
4,5 C33–34 (plíce)
relativní nárůst střední délky života (v %)
4,0 3,5 3,0 2,5
C61 (prostata)
2,0 1,5
C18 (tlusté střevo)
1,0 0,5
C43–44 (kůže)
0,0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
142
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 42: Relativní prodloužení střední délky života vyloučením úmrtnosti na některé zhoubné novotvary (ženy ČR, 2001)
4,5
relativní nárůst střední délky života (v %)
4,0 3,5 3,0 C50 (prs)
2,5
C33–34 (plíce) C18 (tlusté střevo)
2,0
C53–54 (hrdlo a tělo děložní) 1,5 C43–44 (kůže) 1,0 0,5 0,0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
143
Graf č. 43: Podíly zemřelých na oběhové choroby z celkového počtu zemřelých podle věku (ČR, 1994, 2001)
80% 70%
ženy 1994
60%
podíl zemřelých
muži 2001
50% muži 1994
40% 30%
ženy 2001
20% 10% 0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
144
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 44: Podíly zemřelých na novotvary z celkového počtu zemřelých podle věku (ČR, 1994, 2001)
60% ženy 1994
ženy 2001
50%
podíl zemřelých
40% muži 1994
30% muži 2001
20%
10%
0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
145
Graf č. 45: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar tlustého střeva (C18) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000)
13%
zemřelí 2000
12% podíl nově hlášených případů a zemřelých
11% 10% 9% 8% hlášené 1994
7% 6% 5%
zemřelí 1994
4% 3% hlášené 2000
2% 1% 0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
146
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 46: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar tlustého střeva (C18) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)
13%
zemřelí 2000
12% podíl nově hlášených případů a zemřelých
11% 10% 9% 8% 7% 6% hlášené 1994
5% zemřelí 1994
4% 3%
hlášené 2000
2% 1% 0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
147
Graf č. 47: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar průdušnice, průdušky a plic (C33, C34) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000)
40% zemřelí 1994
podíl nově hlášených případů a zemřelých
35% 30% hlášené 1994
zemřelí 2000
25% 20%
hlášené 2000
15% 10% 5% 0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
148
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 48: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar průdušnice, průdušky a plic (C33, C34) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)
40%
podíl nově hlášených případů a zemřelých
35% 30% 25% 20% 15%
zemřelí 2000
10% hlášené 2000 zemřelí 1994
5%
hlášené 1994
0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
149
Graf č. 49: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar kůže (C43, C44) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000)
35%
podíl nově hlášených případů a zemřelých
30%
25%
hlášené 2000
20% hlášené 1994
15%
10% zemřelí 1994
5%
zemřelí 2000
0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
150
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 50: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar kůže (C43, C44) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)
35% hlášené 2000
podíl nově hlášených případů a zemřelých
30%
25% hlášené 1994
20%
15%
10%
5%
zemřelí 1994 zemřelí 2000
0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
151
Graf č. 51: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar prsu (C50) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)
30%
podíl nově hlášených případů a zemřelých
25% zemřelí 1994 20%
hlášené 1994
zemřelí 2000
15%
10% hlášené 2000 5%
0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
152
50
55
60
65
70
75
80
85
Graf č. 52: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar hrdla a těla děložního (C53, C54) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (ženy ČR, 1994, 2000)
podíl nově hlášených případů a zemřelých
20%
hlášené 1994
15%
hlášené 2000
10%
zemřelí 2000
5% zemřelí 1994
0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
věk
153
Graf č. 53: Podíly nově hlášených případů a zemřelých na zhoubný novotvar prostaty (C61) z celkového počtu nově hlášených případů a zemřelých na novotvary podle věku (muži ČR, 1994, 2000)
podíl nově hlášených případů a zemřelých
25%
zemřelí 2000
20%
15%
10% hlášené 2000 zemřelí 1994 5%
hlášené 1994 0% 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45 věk
154
50
55
60
65
70
75
80
85
6.1.2
Senioři a sociální služby
Postavení starých lidí ve společnosti a řešení otázek spojených se zdravotními a sociálními aspekty jejich věku byly vždy součástí přirozeného životního cyklu, s rozvojem veřejného sektoru a služeb sociálního státu jsou také čím dál více součástí jednotlivých národních, regionálních a komunálních politik. Jednou z možností, jak pomoci občanům, kteří si už nemohou vlastními silami zabezpečit životní potřeby, z důvodu stáří či jiného, představuje poskytnutí sociální služby. Zejména snižující se schopnost sebeobsluhy vede občana k podání žádosti o poskytování terénní či ústavní sociální služby. K nejžádanějším službám patří pečovatelská služba poskytovaná v domovech s pečovatelskou službou, v dalších zařízeních pečovatelské služby a v domácnostech klientů. Např. v roce 1999 vykazovala statistika cca 107 000 příjemců63 pečovatelské služby (Veselá, 2001). Kvalita života starých lidí je tvořena vedle materiálního zabezpečení zejména zdravotním stavem, dostupností sociálních a dalších veřejných i soukromých služeb, rodinným stavem, bytovou situací, sociálních kontaktech atd. Požadavky na kvalitu života se obecně zvyšují u celé populace, ne jinak je tomu u seniorů. Otázkou je, do jaké míry se má o potřeby starých lidí starat stát prostřednictvím veřejných služeb a financí, a do jaké míry je každý zodpovědný sám za sebe (eventuelně s pomocí vlastní rodiny). S přibývajícím počtem seniorů, kteří se navíc dožívají vyššího věku, se bude muset vyrovnat i kraj Vysočina a přizpůsobit měnící se demografické struktuře rozsah a síť poskytovaných sociálních a zdravotnických služeb.
6.1.2.1 Sociální služby – péče o staré lidi a projekce její potřeby na Vysočině V této části práce se chceme zabývat projekcí poptávky po sociálních službách na Vysočině. Jelikož je zřejmé, že sociální služby jsou využívány především starými občany, pokusili jsme se na základě demografické projekce obyvatelstva kraje a výsledků výzkumů v oblasti sociální a zdravotní péče zjistit možnou budoucí potřebu sociálních služeb. Vycházeli jsme z předpokladů určitého sociální a zdravotní situace starší populace a s přibývajícím věkem snižující se schopnosti jedince se o sebe postarat. Následující údaje lze využít zejména pro úvahy o budoucí potřebě sociálních služeb. Data z roku 2000 jsme převzali od Socioklubu64 a doplnili je na základě demografické projekce kraje rokem 2015. Členění i poměry počtu osob / schopnosti se o sebe postarat, jsou využity ze studie Výzkumného ústavu práce a sociálních věcí65. Z tabulek je patrný výrazný nárůst počtu osob, které nebudou plně soběstačné a jenž jsou tak potencionálními konzumenty sociálních služeb v kraji. Ačkoliv neobsahují přímo věcné vymezení úkonu, vhodného pro klienta, mohou být použity pro stanovení typu služby. Velký problém následující projekce byl již nastíněn v kapitolách zabývajících se zdravotním stavem seniorů. Současní a budoucí staří lidé se od sebe budou lišit, půjde o zcela jiné populační skupiny. Jejich potřeby, zdravotní stav a sociální situace budou jiné a tudíž pouhé doplnění počtů obyvatel v x-věku na základě projekce do normativů nebude zcela jistě přesné, nicméně dává nám to jistý přehled o budoucí situaci. Dle našeho odborného odhadu se počty závislých starých osob tak rapidně nezvýší, nicméně s nárůstem je třeba počítat.
63
Z nich více než čtvrtina (26%) žije v domě s pečovatelskou službou,, ostatním jsou dováženy obědy nebo využívají jiné nabídky pomoci v zařízeních pečovatelské služby. 64 Analýza sociálně demografické situace a sociálních služeb v kraji Vysočina, 2002. 65 Veselá, J., Janata, Z. Sociální služby ve světle připravovaných reforem, II.díl. VÚPSV, 1999
155
Tabulka č. 70: Schopnost seniorů se o sebe postarat v oblasti:
Hygiena
věk 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84
85+
Celkem
2002 23998 22874 20315 15670 6221 2015 33971 32296 23612 16416 11952 Osobní hygienu si obstarávám 2002 21910 19512 16861 11486 3378 Zcela samostatně 2015 31015 27549 19598 12033 6490 Potřebuji dohled nebo občas. pomoc 2002 1368 2356 2621 3212 1984 při koupání, péči o vlasy, nehty.. 2015 1936 3326 3046 3365 3813 Potřebuji pomoc při mytí, 2002 408 457 427 486 597 oblékání, svlékání 2015 578 646 496 509 1147 Celou osobní hygienu mi musí 2002 216 297 163 298 131 zajišťovat druhá osoba 2015 306 420 189 312 251
6358 9152 3287 4732 1907 2746 636 915 210 302
95436 127399 76434 101417 13448 18232 3011 4291 1315 1780
Schopnost chůze seniorů
85+
Celkem
2002 23998 22874 20315 15670 6221 2015 33971 32296 23612 16416 11952 Chůze jsem schopen bez obtíží 2002 18118 14937 10543 6331 1325 2015 25648 21089 12255 6632 2546 Při chůzi jsem nejistý, nestabilní, 2002 3144 4415 6582 5453 2184 problémy se schody 2015 4450 6233 7650 5713 4195 Chodím za pomoci kompen. pomůcky, 2002 2088 2585 2702 3510 2451 hole, případně pomoci druhé osoby 2015 2955 3649 3140 3677 4709 Chodím jen za pomoci druhé osoby, 2002 528 686 488 282 268 chodítka nebo invalidního vozíku 2015 747 969 567 296 502 Jsem trvale upoután na lůžko 2002 0 69 0 94 0 2015 0 97 0 99 0
6358 9152 1272 1830 2015 2901 2543 366 528 760 0 0
95436 127399 52526 70000 23793 31142 15879 15541 2780 3841 163 196
Schopnost zabezpečení výživy věk 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84
85+
Celkem
Stupeň sledované schopnosti: Počty osob ve věku v letech
věk 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84
Stupeň sledované schopnosti: Počty osob ve věku v letech
Stupeň sledované schopnosti:
Počty osob ve věku v letech
2002 23998 22874 20315 15670 6221 6358 95436 2015 33971 32296 23612 16416 11952 9152 127399 Dokážu si bez problému nakoupit 2002 18862 15623 12392 8368 1984 1481 58710 a uvařit 2015 26701 22058 14403 8766 3813 2132 77873 Nakoupit a uvařit mi dělá potíže, 2002 3552 4964 5810 4576 1854 1590 22346 ale zvládnu to 2015 5028 7008 6753 4793 3562 2288 29432 Potřebuji pravidelnou, trval. donášku 2002 1248 1601 1849 2523 2115 1861 11197 nákupu a vařeného jídla 2015 1767 2260 2149 2643 4064 4118 17001 Potřebuji pomoc při jídle 2002 96 297 163 94 268 318 1236 2015 136 420 189 99 514 458 1816 Musím být krmen, jím mleté pokrmy 2002 0 69 0 47 0 0 116 2015 0 97 0 49 0 0 146 Zdroj: přepočet IZPE, na základě dat Věkového složení obyvatelstva ČR v roce 2002, ČSÚ; Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003; tabulky č.71 (normativy Socioklubu), 1997 Z publikace „Obce, města, regiony a sociální služby“ jsme využili normativy vybavenosti územních celků službami sociální péče v závislosti na věku osoby a míře její závislosti. Vzhledem k tomu, že máme k dispozici demografickou projekci kraje, tak jsme mohli dopočítat pravděpodobné absolutní počty seniorů, příjemců sociálních služeb. Samozřejmě, že čísla se pravděpodobně nebudou úplně shodovat s budoucí realitou, ale co se týká plánování sociálních služeb v kraji, mají svou vypovídající hodnotu. Stejným způsobem, tj. dosazením výsledků projekce obyvatelstva do normativů v tabulce č.71, můžeme obdržet i údaje pro jednotlivé okresy kraje. 156
Tabulka č. 71: Potřeba sociálních služeb na míře závislosti a věku seniorů Podíl osob, které potřebují pomoc při samoobsluze podle míry závislosti Věk osoby celkem minimální lehká 65-69 let 3,0% 1,0% 1,5% 70-74 let 7,0% 3,0% 2,0% 75-79 let 10,5% 4,0% 3,0% 80-84 let 15,5% 6,5% 4,0% 85-89 let 27,0% 9,0% 8,0% 90 a více 80,0% 20,0% 20,0% Zdroj: Socioklub. Obce, města, regiony a sociální služby, Praha: Sociopress, 1997
střední
těžká
0,0% 2,0% 3,0% 4,0% 8,0% 20,0%
0,0% 0,0% 0,5% 1,0% 2,0% 20,0%
Z výše uvedeného přehledu je patrné, že značná část lidí je schopna žít až do konce života ve své domácnosti, pouze s občasným využitím sociálních služeb. I přes toto optimistické zjištění je třeba počítat s tím, že potřeba institucionální péče o starší osoby bude díky stárnutí populace stoupat. Tabulka č. 72: Projekce počtu klientů sociálních služeb dle míry závislosti a věku, Vysočina 2005 Podíl osob, které potřebují pomoc při samoobsluze rok 2005 podle míry závislosti Věk osoby abs. počet. os. celkem minimální lehká střední 65-69 let 22 150 665 222 332 0 70-74 let 19 932 1395 598 399 399 75-79 let 16 146 1695 646 484 484 80-84 let 10 527 1632 684 421 421 85-89 let 3 467 936 312 277 277 90 a více 1440 1152 288 288 288 Celkem 73 662 7475 2750 2201 1869 Zdroj: přepočet IZPE, na základě dat Věkového složení obyvatelstva ČR v roce 2002, ČSÚ;
těžká 0 0 81 105 69 288 543 Projekce
obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003; tabulky č.71 (normativy Socioklubu), 1997 Tabulka č. 73: Projekce počtu klientů sociálních služeb, dle míry závislosti a věku , Vysočina 2015 Podíl osob, které potřebují pomoc při samoobsluze rok 2015 podle míry závislosti Věk osoby abs. počet. os. celkem minimální lehká střední 65-69 let 32 296 969 323 484 0 70-74 let 23 612 1653 708 472 472 75-79 let 16 416 1724 657 492 492 80-84 let 11 952 1853 777 478 478 85-89 let 6 804 1837 612 544 544 90 a více 2627 2101 524 524 524 Celkem 93 707 10137 3601 2994 2510 Zdroj: přepočet IZPE, na základě dat Věkového složení obyvatelstva ČR v roce 2002, ČSÚ; Projekce
těžká 0 0 82 120 136 524 862
obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003; tabulky č.71 (normativy Socioklubu), 1997 Z výše uvedených tabulek je patrný nárůst počtu závislých osob ve vyšším věku. Rok 2015 přitom ještě nebude rokem, kdy by dosáhlo stárnutí populace kraje, potažmo celé ČR, svého vrcholu. Rok 2015 byl vybrán jako blízká budoucnost, při které se však již populační proměna společnosti bude významně projevovat. 157
Tabulka č. 74: Rozdíl počtu potencionálních klientů sociálních služeb mezi lety 2005 a 2015 Podíl osob, které potřebují pomoc při samoobsluze rozdíl 2005/2015 podle míry závislosti věk osoby
abs. počet. os.
65-69 let 10 146 70-74 let 3 680 75-79 let 270 80-84 let 1 425 85-89 let 3 337 90 a více 1187 Celkem 20 045 Zdroj: tabulky č.72 a č.73
celkem
minimální
lehká
střední
těžká
304 258 29 221 901 949 2662
101 110 11 93 300 236 851
152 73 8 57 267 236 793
0 73 8 57 267 236 641
0 0 1 15 67 236 319
Tabulky č.71, č.72 a č.73 obsahují normy potřeby sociálních služeb získané výzkumem (VÚPSV) a výsledky propočtu dle demografické projekce. Samotný počet v procentech je obsažen v tabulce č.71, tabulka č.72 je již přepočtena na rok 2005 a tabulka č.73 na rok 2015, tedy aby byly postihnuty změny během deseti let. Graf č. 54: Rozdíly v počtu potencionálních klientů soc.služeb se všemi stupni závislosti, 2005 a 2015 2500
2000
1500 2005 2015 1000
500
0 65-69 let
70-74 let
75-79 let
80-84 let
85-89 let
90 a více
Zdroj: tabulka č.74 Jak je patrno z grafu č.54, ve sledovaném desetiletém období se dá očekávat vzestup počtu starých lidí nad 85 let, podle výzkumů (tab.č.71) potřebuje některou ze sociálních služeb kolem 8% lidí této věkové skupiny. Počet potencionálních klientů se tak v roce 2015 zvýší mezi osobami nad 85 let o bezmála 1900, z toho půjde o více než 300 občanů s těžkou závislostí. Při koncipování nabídky sociálních služeb v obci a územním celku je ale třeba vždy vycházet ze zcela konkrétní sociální analýzy obce, města či územního celku. V kontextu sociálně–zdravotních služeb musí být potřeba jejich kapacit a struktury formulována na lokální úrovni. Měly by se jimi zabývat multidisciplinární66 týmy, který by průběžně reagovaly na existující a nově vznikající potřeby, a to jak na úrovni populace žijící na určitém území, tak na úrovni menších skupin. 66
Týmy by měly být tvořeny odborníky, lékaři s různým odborným zaměřením, zástupci poskytovatelů služeb, představiteli místní správy a samosprávy apod.
158
V souvislosti s plánováním sociálních a zdravotnických služeb je důležitá prevence v oblasti zdraví, cílem by mělo být dosažení takového zdravotního stavu, aby dlouhodobou institucionální péči potřebovalo a vyžadovalo co nejmenší procento starší populace. Závěrem nutno zopakovat, že celou tuto kapitolu je třeba brát s rezervou, protože realita se může od této vypočítané projekce dosti lišit. Měla by sloužit hlavně pro ilustraci a lepší orientaci v problematice budoucí poptávky po sociálních službách a ukázat možný trend.
6.1.2.2 Sociální služby pro staré lidi a jejich členění Sociální služby poskytuje na různých úrovních stát, samospráva a nestátní subjekty. Pro naši práci jsou důležité ty, jejichž náplní je pomoc starým lidem. S ubýváním fyzických a psychických sil a s postupnou ztrátou soběstačnosti totiž vzrůstá závislost člověka na jeho blízkých a na pomoci organizací poskytujících sociální a zdravotnické služby. Úvaha, že, pokud je při současném počtu x seniorů potřeba x kapacit sociálních služeb, musíme při růstu počtu a podílu starých lidí počítat se vzestupem poptávky po těchto službách, je pouze teoretická. V potaz bychom měli vzít trendy v poskytovaní sociální péče a především zdravotní stav lidí, kteří se teprve stanou seniory. Pro přehled uvádíme základní členění současných sociálních služeb pro seniory: •
•
•
• • • •
Respitní (sdílená) péče Systém dočasného umístění pacienta v zařízení. Využívá se např. tehdy, pokud rodina pečující o nemocného potřebuje odjet na dovolenou nebo se o něj z jiného důvodu nemůže krátkodobě postarat. Tuto péči poskytují vždy za úhradu státní i nestátní zařízení (domovy důchodců, nemocnice, domovy s pečovatelskou službou apod.). Zatím ale jde o ne příliš rozšířenou formu sociální služby. Agentury domácí péče Ošetřující lékař při propuštění pacienta z nemocnice nebo praktický lékař může předepsat návštěvy zdravotní sestry, která k pacientovi pravidelně dochází. Zdravotní úkony jsou hrazeny pojišťovnou, některé agentury za úhradu nabízejí i pečovatelky, které připraví pacientovi např. oběd, nakoupí apod. Pečovatelská služba Donést oběd, pomoci s osobní hygienou, pomoci s úklidem apod. mohou zaměstnanci státních i nestátních organizací (např. katolická charita). Tento typ služeb je nutno si hradit, lze však požádat o státní příspěvek na okresní správě sociálního zabezpečení, je-li tato služba poskytována dlouhodobě. Stacionáře Tato zařízení fungují jako "školka" pro seniory. Během pracovního dne je možno sem umístit pacienta a večer si ho vyzvednout. Službu platí rodina. Penziony a domovy důchodců V penzionech nebo domovech důchodců dostávají staří lidé zdravotní i sociální péči, částečně si ji hradí ze svého důchodu. Hospice (paliativní péče) Specializované nemocnice, které nabízejí péči dlouhodobě a nevyléčitelně nemocným67. Nemocný si pobyt zčásti hradí. Osobní asistence Nový typ aktivit převážně nestátních organizací. Neposkytují služby, navštěvují však staré lidi a dělají jim společnost. I příjemné popovídání a sociální kontakt může být důležitou pomocí.
V zemích EU existují 3 typy základního bydlení seniorů: bydlení doma, bydlení v bytech se službami a bydlení v ústavech. Většina seniorů žije doma, ze zahraničních zkušeností vyplývá, že v závislosti na rodinné tradici, zdravotním stavu populace a úrovně a rozsahu poskytované domácí péče se počet lůžek dlouhodobé institucionální péči pohybuje zpravidla mezi 3 až 5% z počtu obyvatel nad 65 let.
67
V České republice jsou například tato zařízení: Hospic Anežky České v Červeném Kostelci, Hospic svatého Lazara v Plzni, Konvent sester Alžbětinek v Brně, Hospic Štrasburk v areálu léčebny v Praze 8-Bohnicích, Hospic v Rajhradě u Brna a další.
159
Sociální služby pro seniory jsou ale pouze jedním z opatření pomoci těmto lidem. Za základní článek pomoci je stále považována rodina, na niž je kladen velký důraz, a to i do budoucna, kdy se na ni v péči o seniory ještě více spoléhá. Národní program přípravy na stárnutí na období let 2003-2007 k tomu říká: • • •
možnost žít v přirozeném sociálním prostředí je předpokladem pro udržení, popřípadě i rozvoj společenského postavení seniorů rodina jako základ společnosti vytváří bezpečný prostor pro život seniorů, pomáhá jim udržet si nezávislost a samostatnost, je prostorem mezigenerační solidarity a brání jejich sociálnímu vyloučení je potřeba podporovat rozvoj pomoci seniorům v jejich přirozeném sociálním prostředí a rozvinout oblast integrované domácí péče
Ovšem i v péči ze strany rodiny lze vysledovat negativní vývoj68. Péči seniorům poskytují v rámci rodiny na prvním místě partneři a na druhém místě potom děti. Vzhledem k rostoucí rozvodovosti a menšímu počtu narozených dětí potenciální počet těchto „pečovatelů“ klesá a bude tomu tak i nadále. Návraty rozvedených lidí ke svým rodičům mnoho nezlepší, protože vracejícími jsou častěji muži a pečujícími bývají většinou ženy. Významným problémem bránícím větší podpoře rodiny je zaměstnanost jejích členů, ti potom nemají dostatek času, mnohdy ani sil se o své potřebné příbuzné postarat. I tak, rodina může poskytovat pomoc pouze do určité hranice zdravotního stavu seniora. Potom již bezpodmínečně následuje institut zdravotnických a sociálních služeb, který částečně nebo úplně přebírá její roli. Velmi důležitým hlediskem pro budoucí vývoj struktury a počtu sociálních služeb bude zdravotní stav seniorů. Závěrem je nutné připomenout, že sociální péče jde ruku v ruce s péčí zdravotní a tyto služby se navzájem doplňují. V České republice v tomto bohužel existuje spousta problémů v oblasti legislativy, která není dostatečná, nebo zcela absentuje.
6.1.2.3 Vybavenost sociálními službami Ve vybavenosti jednotlivých regionů službami sociální péče existují určité rozdíly. Ty vyplývají z několika důvodů, například: • • • • •
z míry urbanizace z věkové, kvalifikační, profesní a sociální struktury obyvatelstva na daném území ze struktury osídlení územních celků, z velikosti obcí z míry realizace tradičních funkcí rodiny v péči o staré občany ze sociologických změn probíhajících ve společnosti, např. z více-generačního soužití rodin
Při hodnocení nelze tedy uplatňovat společná hlediska, jinak se musí klasifikovat vybavenost zemědělských oblastí a městských aglomerací, jinak vybavenost Prahy a dalších velkých měst. Při plánování optimální sítě sociálních služeb musí být brány v potaz tyto širší souvislosti, nelze pouze porovnávat univerzální normativy. Obecně lze k vybavenosti jednotlivých územních celků sociálními službami vyslovit tyto závěry69: •
• • • • 68 69
úroveň vybavenosti jednotlivých regionů službami pro staré občany nebyla z pozice centrálních orgánů žádným způsobem regulována, usměrňována ani ovlivňována, a to i přesto, že zřizovatelem a provozovatelem naprosté většiny zařízení (s výjimkou pečovatelské služby) byly okresní úřady jako nejnižší články státní správy. dosavadní způsob financování konzervuje zpravidla existující rozdíly ve vybavenosti jednotlivých územních celků sociálními službami, což má za následek to, že se nevytváří dynamizující konkurenční prostředí. stávající struktura forem sociální péče v jednotlivých okresech není výsledkem žádných koncepcí, ale je produktem živelného vývoje, kdy praxe v rámci svých možností a podle svého zájmu reagovala na nutnost zabezpečení potřeb starých a zdravotně postižených občanů. doporučené normativy vybavenosti územních celků v relaci nad 1000 obyvatel se jeví jako velmi hrubá míra, která není dostatečně přesná a objektivní, měla by být zvážena jemnější diferenciace např. podle věkových skupin. odlišný způsob financování jednotlivých typů zařízení ovlivňuje zájem o budování nových kapacit i o formy zabezpečení potřeb občanů.
Kuchařová, 1997 Průša, 2003.
160
• •
•
•
•
hodnocení vybavenosti pro staré občany je účelné pouze komplexně za všechny druhy služeb (domovy důchodců, penziony pro důchodce atd.). z existujících rozdílů ve vybavenosti jednotlivých regionů vyplývá, že vyšších hodnot vybavenosti dosahují zpravidla okresy, kde je narušena původní struktura osídlení a v důsledku toho zde neexistují úzké rodinné a příbuzenské svazky (např. Příbram, Cheb, Sokolov, Chomutov, Most, Karviná, Ostrava), zatímco nízké hodnoty vybavenosti jsou dosahovány v okresech s vysokou mírou vzájemné rodinné solidarity a sounáležitosti (Jihlava, Břeclav, Hodonín) nebo v magistrátních městech (zejména Praha, Brno). Nízká úroveň vybavenosti může být způsobena především malým zájem potencionálních zřizovatelů i klientů o tyto formy péče. nedostatečné kapacity zařízení sociální péče bývají substituovány poskytováním pečovatelské služby. Její úroveň v naprosté většině okresů překračuje normativy vybavenosti. Lze proto vyslovit domněnku, že celodenní péče je u nás nahrazována poskytnutím jednorázové formy pomoci (většinou dovozem oběda). Současné evropské trendy, které umožňují zabezpečit podstatně širší rozsah péče o starého člověka v jeho domácnosti, se v naší zemi zatím patrně využívají jen v omezeném měřítku. Tuto skutečnost potvrzuje absolutní pokles výdajů na pečovatelskou službu v letech 1996-2000. počet neuspokojených žadatelů o umístění do jednotlivých typů zařízení sociální péče není pomocným kritériem pro stanovení normativů vybavenosti jednotlivých územních celků. Odlišná úroveň tohoto ukazatele je dána především rozdílným hodnocením vybavenosti jednotlivých okresů příslušnými službami, přičemž mezi těmito ukazateli existuje přímá úměra - čím vyšší vybavenost, tím zpravidla vyšší počet neuspokojených žádostí. pomoc potřebují především lidé starší 80ti let. 80-90% lidí ve věku kolem 70ti let pokrývá své potřeby vlastními silami, případně s pomocí úzké rodiny či sousedů. Z oněch 10-20% osob, kteří potřebují pomoc, cca 13% potřebuje pouze pomoc v domácnosti a 7-8% domácí péči, bez ústavní péče se neobejde pouze cca 2-3% těchto osob.
6.1.2.4 Trendy v oblasti poskytování sociálních služeb V oblasti poskytování sociálních služeb musíme brát ohled na postupně se měnící podmínky. Sociální a zdravotnické služby by měly odpovídat skutečné potřebě občana a pomáhat mu vést soběstačný život (samozřejmě v mezích jeho nemoci či postižení). Pro současný stav a zejména blízkou budoucnost je charakteristické zejména: • • •
prodlužování lidského věku a tím i období života, v němž potřebuje člověk pomoc jiné osoby zvyšování standardu a kvality života i v poproduktivním (seniorském) věku nárůst počtu starých osob
V evropských zemích lze vysledovat následující trendy70, je pouze otázkou času, kdy se začnou uplatňovat na poli sociální politiky i v České republice (některé se již uplatňují): • • • • •
konfrontace zákonitostí trhu s potřebami rozvoje činností v sociální oblasti. Tam, kde se úspěšně uplatňuje trh se všemi svými schopnostmi, není třeba organizovat, plánovat ani řídit, pouze účelně korigovat. financování sociálních služeb je založeno na participaci více subjektů (např. občan, rodina, stát, obec, zdravotní pojišťovna apod.). Jedině pokud je zajištěno financování, mohou služby úspěšně a efektivně fungovat. dochází k hledání optimální varianty zabezpečení sociálních služeb jak z humánního, tak technického a ekonomického pohledu, ke zvýšení propojení ekonomické a sociální racionálnosti. stírání rozdílů mezi službami sociálního a zdravotnického charakteru – ty jsou zpravidla poskytovány jednou agenturou. roste význam sociálního poradenství a aktivit směřujících ke koordinaci péče.
Předpokládaný budoucí vývoj sociálních služeb lze shrnout do těchto hypotéz: • •
70
rostoucí finanční náročnost služeb si vynutí daleko větší finanční zainteresovanost občana, který je příjemcem služby. bude kladen důraz na rozvoj péče o občany v jejich vlastních domácnostech, ta představuje ve vyspělých zemích nejrychleji se rozvíjející oblast sociálních služeb. Tzv. domácí péče bude stále více nahrazovat ubývající kapacity ústavní péče, a to za výrazně vyšší kvality péče a naopak nižších veřejných výdajů.
převzato: Socioklub. Obce, města, regiony a sociální služby. Praha: Sociopress, 1997.
161
•
•
výstavba ústavních zařízení se nebude orientovat na zvýšení počtu míst, ale na zvýšení komfortu a kvality života. Mnoho současných zařízení bude muset projít rekonstrukcí, protože svým technickým stavem již nebudou vyhovovat. Ústavní péče by měla být využívána pouze těmi, kteří ji budou opravdu potřebovat, a jiný druh služeb by pro tyto občany vzhledem k jejich zdravotnímu stavu již nebyl dostačující. vzroste počet zaměstnanců v sociální sféře a dojde k rozšíření spektra služeb. Dá se očekávat větší role nestátních subjektů a obcí.
Za důležité je považováno zabránění ustrnutí vývoje sociálních služeb a naopak umožnění rozvoje jejich nových typů. Příslušné orgány by měly zajistit, aby systém sociálních služeb pružně reagoval na měnící se poptávku klientů a potřeby regionu. Pro uživatele sociálně-zdravotních služeb by bylo vhodné, aby byl vytvořen přehledný model „balíčků služeb“, které budou moci dle vlastní potřeby a možností využívat. Je však nutno připravit podmínky pro jejich poskytování, ty jsou zatím definovány velmi nedostatečně. Celá problematika se nachází na periferii politického zájmu. Chybí vhodná legislativa, nedostatečně je řešen způsob financování a koordinace těchto služeb. Současné systémy zdravotnictví a sociální péče jsou do jisté míry nepropojené a nekomunikující.
6.1.2.5 Komunitní plánování Komunitní plánování sociálních služeb je metoda, pomocí které lze plánovat sociální služby na úrovni obcí nebo krajů tak, aby odpovídaly místním specifikům i potřebám jednotlivých občanů. V současné době jsou často sociální služby zakládány, podporovány a provozovány bez komplexní znalosti potřeb a zdrojů v daném území, což je nevýhodné pro všechny tři skupiny komunitního plánování: uživatele, poskytovatele a zadavatele
sociálních služeb. Uživatelé služeb jsou často závislí na tom, co nabízí poskytovatelé, uživatel se často stává pasivním příjemcem, místo aby se aktivně podílel na vytváření fungujícího systému sociálních služeb. Zadavatelé (veřejná správa) nemají možnost objektivně hodnotit správnost své sociální politiky, kvalitu sociálních služeb a efektivitu vynaložených finančních prostředků. Komunitní plány potom vycházejí z analýzy potřeb a zdrojů sociálních služeb ve sledované oblasti. Realizace procesu komunitního plánování zahrnuje: •
analýzu současné situace a prognózu budoucího vývoje v oblasti sociálních služeb -analýza demografických údajů: vývoj počtu a struktury klientů (věková, sociální, podle pohlaví, podle zdravotního stavu), odhalení trendů (jakým tempem klesá nebo naopak stoupá počet žádostí o služby atd.). Zhodnocení výsledků demografické projekce a závěrů z ní plynoucích (se zaměřením se na zdravotní ukazatele, neboť ty jsou často příčinou využití sociálních služeb). -analýza poskytovatelů služeb: zjištění stavu v oblasti sociálních služeb podle typu zařízení a organizací poskytujících sociální služby, typů služeb, územního rozložení nebo dopravní dostupnosti. Dále hodnocení podle kvality poskytovaných služeb a personálního zajištění. -analýza financování systému sociálních služeb: zmapování finančních toků, analýza by měla obsáhnout finanční i nefinanční zdroje pro poskytování sociálních služeb. A to jak z oblasti obecní, krajské a státní, tak z oblasti soukromých či zahraničních nadací a nadačních fondů či z EU.
•
přípravu strategické části komunitního plánu sociálních služeb -vyjednávání mezi partnery, informování a zapojení veřejnosti. -porovnání stávajících sociálních služeb s jejich uživatelskou potřebností: mělo by být provedeno z hlediska stávajícího rozložení sociálních služeb, poptávky po sociálních službách a popisu klientely s důrazem na demografická hlediska. Toto by mělo sloužit jako podklad pro SWOT analýzu a pro doporučení na doplnění sítě a druhů sociálních služeb.
162
-SWOT analýza: definování silných a slabých stránek systému poskytovaných služeb, možností k jeho posílení, shrnutí vnitřních a vnějších faktorů ovlivňujících systém sociálních služeb. Měla by být podkladem pro porovnání stávajících sociálních služeb s jejich aktuální potřebností a potřebností do budoucna. -strategická část: sestavení strategie vypracuje sestavená řídící skupina. Zformuluje společnou představu všech účastníků procesu a popíše ideální cílový stav. Dále se stanovují obecné priority následované konkrétními opatřeními a aktivitami, definují se případné nové programy a služby. Nedílnou součástí musí být konkrétní návrh zajištění financování a kritéria implementace. Komunitní plán by měl obsahovat i návrhy hodnocení kvality, účinnosti a zejména jeho dopadu na region a obyvatelstvo. •
veřejné projednání: -návrh by měl být průběžně zveřejňován a každý občan by měl mít možnost podávat připomínky. Minimálně na závěr by mělo být uspořádáno veřejné projednání celkového návrhu. -případné schválení programu.
Samozřejmě, že využití procesu komunitního plánování je jen jednou z cest, a to více komplikovaných, neboť se na ní podílí více subjektů než pouze zřizovatel. Ale až výrazněji vzroste potřeba sociálních služeb (například požadavky na vyšší kapacity ubytování v domovech důchodců atd.), což nebude dlouho trvat, instituce samosprávy pro ně budou muset hledat nové prostory (například místo školy, která se pro nízké využití přesune jinam). Tím se záležitost harmonizace sociálních služeb z hlediska efektivity, nabídky a poptávky ihned stane střetem mnoha zájmů: úřadů, zájemců o sociální služby, jejich poskytovatelů, na druhé straně rodičů, učitelů a například soukromého podnikatele majícího zájem o bývalou školní budovu. V procesu komunitního plánování mají všechny zúčastněné strany ideální možnost se vyjádřit a ovlivnit tak celkový výsledek jednání. 6.1.3
Školství a vzdělávací soustava
Ačkoliv počet obyvatel kraje zatím klesá pouze mírně (každoročně v řádu několika set až tisíce), snižování počtu dětí a mladých lidí bude vzhledem k poklesu porodnosti v 90.letech v následujícím období výrazně strmější. Podle „Dlouhodobého záměru vzdělávání a rozvoje výchovně vzdělávací soustavy kraje Vysočina“ do roku 2010 klesne počet dětí ve věku docházky do mateřské školy asi o 2000 (tedy na přibližně 89% dnešního stavu), dětí ve věku povinné školní docházky o 18 000 (tj. na 71%), mladých lidí ve věku 15-19 let o 5000 (tj. na 87%) a mladých lidí ve věku 20-24 let o 10 000 (tj. na 78%). Tato čísla se pochopitelně odrazí i v počtech žáků jednotlivých stupňů škol a školních zařízení. Pokles počtu dětí na mateřských školách již kulminoval, v těchto letech začíná dopadat na základní školy a na středních školách se silně projeví po roce 2008. Do roku 2012 klesne počet žáků nastupujících do 1.ročníků středních škol o třetinu. Vzdělávací systém v kraji Vysočina stojí před náročnými úkoly – demografický pokles vyprazdňuje školy a dále snižuje efektivitu fungování vzdělávací soustavy. Nadbytek kapacit mateřských, základních a středních škol a učilišť je jednou z příčin relativně vysokých nákladů a růstu vnitřní zadluženosti škol. Pokud zůstanou tyto problémy neřešeny, povedou vzhledem k dalšímu demografickému vývoji k prudkému zvýšení nákladů, což by mohlo mít za následek i finanční krizi školství kraje, zhoršení podmínek pro vzdělání, pokles kvality, nemluvě o dalším rozvoji. Kraj společně s obcemi tedy bude muset vzhledem k demografickému vývoji reformovat strukturu školských zařízení a optimalizovat síť: • • • •
mateřských škol a předškolních zařízení základních škol středních škol (odborných škol i gymnázií) a odborných učilišť ubytovacích a stravovacích služeb pro žáky 163
K tomuto by měly sloužit zejména tyto nástroje a opatření: • • •
snižování nákladů škol a školních zařízení a maximální efektivnost při hospodaření integrace různých typů škol, úpravy struktury vzdělávací nabídky omezení až rušení nedostatečně využívaných kapacit
Reforma může být v mnoha aspektech obtížně realizovatelná vzhledem k jejímu veřejně-politickému postavení. Pro veřejnost i zaměstnance sektoru nebude jednoduché se smířit se slučováním, rušením a omezováním škol a školských zařízení a v některých oblastech i se zhoršením jejich dostupnosti. Mnoho pedagogických pracovníků také přijde o svá pracovní místa. Je pozitivní, že region má vypracovaný „Dlouhodobý záměr vzdělávání a rozvoje výchovně vzdělávací soustavy kraje Vysočina“, který se problematice detailně věnuje a proto ji zde nemusíme podrobněji rozebírat. Každopádně se lze při realizaci a obhajování optimalizace sítě škol opřít o racionální demografické argumenty, které jdou ruku v ruce s důvody ekonomickými. Harmonizovat vzdělávací sít bude nutné i v ostatních krajích ČR, což je výhodné a přímo vybízí ke spolupráci a výměně zkušeností ostatních krajů a obcí.
6.1.3.1 Vzdělávání seniorů, celoživotní vzdělávání Jak bylo uvedeno v předchozí kapitole, klesá počet dětí jako klientů vzdělávací soustavy. To povede nutně k zredukování jejích kapacit, zejména z důvodů zlepšení efektivity. Ve své studii bychom ale rádi upozornili na šanci, kterou vzdělávacím institucím poskytují nejnovější trendy, a z nichž vycházejí koncepční záměry vlády ČR. Jde zejména o institut tzv. celoživotního vzdělávání, který by měl stárnoucím osobám i seniorům pomoci udržet jejich znalosti a schopnosti, případně je seznámit s novými informacemi. Jedním z cílů je také poskytnout možnosti vzdělávat se po celou dobu života člověka, v souladu s jeho potřebami a zájmy. Pro osoby účastnící se „celoživotního vzdělávání“ mohou být kromě získávání nových poznatků důležité i další pozitivní efekty s tímto spojené. Někteří lidé se nemusejí cítit tak osamělí, mohou navázat nové společenské kontakty nebo dostat chuť znovu se zapojit na trhu práce, kde v mnoha oborech mohou být svými zkušenostmi velmi potřební. Národní program přípravy na stárnutí na období let 2003-2007, schválený 15. května 2002 počítá s podporou vzdělávání seniorů zejména pomocí těchto opatření: • • • • • • •
realizací koncepcí celoživotního vzdělávání podle „Národního programu rozvoje vzdělávání“, „Dlouhodobému záměru rozvoje vzdělávání“ a v rámci „Memoranda k celoživotnímu učení“ podporou vzdělávacích programů „Universit třetího věku“ za účelem zvýšení životních aktivit seniorů iniciací vzniku „Akademií třetího věku“ na celostátní, regionální i lokální úrovni vytvářením výukových, informačních a rekvalifikačních programů pro seniory a společné vzdělávací programy s mladou generací vyhlašováním rozvojových programů na podporu celoživotního vzdělávání a podporu vybraných studijních programů podporou nestátních subjektů na úseku vzdělávání seniorů zvyšováním informovanosti seniorů o možnostech a formách vzdělávání, vytvořením jednotného komplexního dostupného systému nabídky o nabídce možností
Školství a celá vzdělávací soustava může tedy alespoň částečně „dobýt zpět“ své ztracené pozice a úbytky dětí se pokusit nahradit seniory. Ale je nutné se přetransformovat na jinou cílovou skupinu a nabídnout patřičným orgánům a hlavně lidem kvalitní služby, které budou ochotni využívat a které pro ně samotné i celou společnost budou mít smysl. Vládní koncepce hovoří jasně o podpoře vzdělávání starších osob a seniorů, jak se této hozené rukavice chopí příslušné instituce (kraj, obce) a jak budou flexibilní samotní zaměstnanci resortu, je jen na nich.
164
Diskuse Při stoupajícím počtu seniorů v populaci se dá očekávat i vzestup poptávky po sociálních a zdravotnických službách. A to výrazně, vždyť projekce jasně ukazují hrozivé nárůsty starých lidí v absolutních i relativních počtech. Ale bude tomu skutečně tak? Budou „noví důchodci“, dnešní padesátníci a víceletí, požadovat stejné služby jako jejich předchůdci? Budou s nimi spokojeni nebo budou mít odlišné požadavky? Neklesne naopak s oddálením odchodu do důchodu a zvyšující se životní úrovní populace poptávka po sociálních službách, alespoň v jejich současné podobě? Část seniorů bude mít zcela jistě finanční úspory, za které bude moci využívat lepších privátních služeb mimo současné modely. Lidé, kteří se stanou důchodci kolem roků 2010 a 2015 a zejména ti pozdější budou také „více zdraví“ než senioři před nimi. Je docela možné, že důraz na prevenci v lékařství, na aktivní stárnutí a zdravý životní styl povedou k vyhnutí se nákladným léčením v pozdějším věku. Zdraví = soběstačnost = nepotřebnost cizí pomoci. A co rodina, bude se o seniory v budoucnu starat více, nebo naopak méně? Více v případě, že stát tuto péči ocení jako jistou formu úvazku, nebo méně, že starání se o seniory ze strany rodiny nebude možné z hlediska časové náročnosti a vysokého nasazení v zaměstnání? Deficity veřejných rozpočtů také mohou svými škrty a restriktivními opatřeními dopadnout i na stále se rozšiřující skupinu starých lidí. Sociální služby se pro ně také mohou jednoho dne stát nedostupné, nebo alespoň pro jejich velkou část. K tomu samému může vést i „konflikt generací“, mladí lidé přestanou cítit soudržnost s těmi starými a budou chtít více peněz použít na jiné účely, například na podporu rodin s dětmi nebo nové silnice. A co stáří jako politická karta? Přenesení problematiky na politické kolbiště, kde se budou za zájmy seniorů bít „jejich“ politici. Ti mohou, pokud budou zdroje a pokud budou úspěšní, zajistit větší transfery financí do sociální oblasti. Ta se může stát zlatým dolem provozovatelů sociálních služeb, které budou neustále expandovat. V budoucnu může vzniknout silná lobby sítě sociálních služeb, podporovaná armádou seniorů, kteří si za své celoživotní placení daní budou chtít dopřát kvalitní služby. Společně s placením důchodů, výdaji na zdravotnictví a výše uvedené sociální služby se mohou „staří lidé“ tomuto státu a společnosti značně prodražit. Nebo také nemusejí. Mohou využívat zkušeností, získaných například i celoživotním vzděláváním, a prací ještě tvořit cenné hodnoty, platit daně a případně přispívat i na sociální servis.
Závěr kapitoly 6 Současný demografický vývoj s sebou přináší řadu problémů. V populaci klesá počet dětí a naopak přibývá starých lidí. Obě tyto skupiny jsou konzumenty veřejných služeb. Na straně jedné ubývá předproduktivní složka a nabídka služeb pro ni převyšuje poptávku, na straně druhé rychle přibývá lidé v poproduktivním věku, pro něž je kapacita služeb již teď v některých ohledech nedostatečná. Tento problém nabude na intenzitě v blízké budoucnosti. Veřejná správa stojí před významným úkolem, a to naplánovat a následně optimalizovat rozsah a strukturu poskytovaných služeb tak, aby fungovaly co nejefektivněji, a to z jak z pohledu občana, tak veřejné správy. V kapitole 6 jsme se zaměřili na tři důležité oblasti, které se musejí přizpůsobit měnící se situaci. Jsou to: • zdravotnické služby • sociální služby • školství a vzdělávací soustava V oblasti „zdravotní a sociální péče“ se počítá vhledem ke zvyšování počtu starých lidí s růstem poptávky a nutností rozšiřování služeb a kapacit. Naopak školství bude muset být pro dosažení lepší finanční efektivnosti reformováno směrem k redukci nadbytečných kapacit. Tento složitý a v některých aspektech bolestivý proces se bude týkat velké části obyvatelstva kraje. Významní aktéři dotčení změnami demografické struktury populace kraje Vysočina: • veřejná správa • poskytovatelé služeb • zaměstnanci pracující v dotčených oblastech • uživatelé služeb a jejich blízcí 165
Výhodou je, že k demografickým změnám bude docházet postupně, příslušné instituce se mohou včas řádně připravit a na základě plánování realizovat úspěšnou implementaci. Následující tabulka stručně shrnuje kapitolu 6: Tabulka č. 75: Důsledky demografického vývoje Situace a vývoj v oblasti Očekávané následky
Možná opatření k řešení
Zdravotní péče Nízká a klesající porodnost.
Zvyšující se počet starých lidí.
Klesající poptávka po určitých výkonech (porodnické služby, dětští lékaři atd.). Více těchto občanů užívajících zdravotní služby, se specifiky vzhledem k jejich věku. Očekávaný růst nákladů na zdravotnictví. Větší spotřeba léků, vyšší počet a náročnost výkonů.
Redukce zdravotnických zařízení a služeb pro děti a mládež. Zaměření se na zařízení a služby potřebné pro péči o staré lidi a personál schopný je zajistit. Restrukturalizace lůžek. Geriatrizace zdravotnictví.
Očekávaná vyšší poptávka po sociálních službách. Důraz na kvalitu a pestrost služeb. Zvyšování nákladů a větší objemy finančních toků v této oblasti.
Rozšíření spektra nabízených služeb, konkurence v jejich poskytování. Vyšší finanční participace občana spotřebovávajícího sociální služby.
Úbytek dětí ve školách všech stupňů, stejně tak úbytek školních zařízení (jídelny, školní družiny, internáty atd.).
Rušení škol a slučování škol. Snižování počtu pracovníků ve školství, krácení úvazků. Vzdělávání seniorů.
Sociální služby Zvyšující se počet starých lidí. Školství a vzdělávací soustava Nízká a klesající porodnost.
Stárnutí populace vyvolává řadu otázek týkajících se budoucího uspořádání stárnoucích společností a postavení seniorů v těchto společnostech. Úspěšný sociálně-ekonomický rozvoj stárnoucích populací i subjektivní spokojenost života ve stáří budou ale možné jen tehdy, pokud si lidé v poproduktivním věku zachovají zdatnost, aktivitu a zodpovědnost nejen za sebe, ale i za společnost, ve které žijí. Společnost naopak musí pro seniory vytvářet vhodné podmínky pro svébytný a aktivní život ve stáří. Úkolem blízké budoucnosti bude zpřístupnit seniorům, kteří mají dále zájem pracovat, přístup k zaměstnání nebo k dalšímu vzdělávání (zejména v oblasti informatiky). Společnost by neměla připustit segregaci seniorů, což by mohlo mít za následek poruchy v komunikaci s mladšími generacemi a dokonce mezigenerační napětí. Současné stárnutí nejen populace kraje, ČR, ale celé vyspělé západní Evropy, je v historii lidstva naprosto jedinečným jevem, k němuž dochází vůbec poprvé. Někdy se hovoří dokonce o „revoluci dlouhověkosti“ a stejně jako jiné revoluce by i ona měla ovlivnit všechny aspekty lidského života. Budoucí populaci seniorů nemůžeme srovnávat s populací seniorů současných, a to jak z hlediska zdraví a zdravotního stavu, tak z pohledu sociálního a vzdělanostního. Současné starší obyvatelstvo je skupinou s nižší úrovní vzdělání než jakou má střední generace. Se stárnutím dalších ročníků však vzdělanostní úroveň seniorů poroste, v posledních desetiletích roste mezi starším obyvatelstvem počet osob s úplným středním nebo vysokoškolským vzděláním. Můžeme očekávat, že budoucí senioři budou aktivnější, sebevědomější a se širšími zájmy než kdykoliv dříve. Období stárnutí pro ně nebude již jen životní fází dožívání nebo dokonce „čekání na smrt“, ale dobou uvolnění a realizace zájmů, na které jim předtím nezbýval čas (kulturní zájmy, cestování, kutilství, společenská činnost, zahrádkářství, vnoučata atd.). Starší obyvatelstvo bude populační skupinou s vyššími nároky v oblasti financí, bydlení, potřeb. (Kotýnková, Červenková, 2001). S tímto je nutné počítat i při plánování a následné realizaci veřejných politik. Rostoucí podíl seniorů bude znamenat, že jejich skupina již nebude menšinová a na okraji zájmu, a že její hodnoty a potřeby budou moci být přehlíženy. Mimo většího zaměření se zdravotnictví na potřeby starých lidí a dalších důsledků můžeme například očekávat také větší angažovanost za zájmy seniorů v politice. Ozývají se názory předpokládající „boj o zdroje“, mezi mladými a starými. Dlouhověkost tak bude mít podstatný vliv na proměnu celé společnosti a jejího klimatu.
166
7. Přílohy Seznam příloh:
Příloha č.1: Generační plodnosti vybraných zemí Evropy ............................................................................. 168 Příloha č.2: Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-muži ................................... 174 Příloha č.3 Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-ženy .................................... 174 Příloha č.3 Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-ženy .................................... 175 Příloha č.4 Podíly zemřelých podle příčin smrti ........................................................................................... 176 Příloha č.5 Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – muži ........................................................ 177 Příloha č.6 Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – ženy ........................................................ 179 Příloha č.7 Moduly jednotlivých úrovní sociálních služeb v péči o osoby závislé na pomoci ............................ 181 Příloha č.8: Standardizovaná úmrtnost na vybrané choroby ........................................................................ 182 Příloha č.9 Výsledky projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020 ...................................................... 187 Příloha č.10 Nárůst úhrnného počtu prožitých let života obyvatel Vysočiny ................................................... 214
167
15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0
Příloha č.1: Generační plodnosti vybraných zemí Evropy
1. Generační plodnost (Island)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
2. Generační plodnost (Irsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
3. Generační plodnost (Velká Británie)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
168 1945
1950
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1965
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977
1945
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00 15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0
4. Generační plodnost (Belgie)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
5. Generační plodnost (Nizozemsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
6. Generační plodnost (Francie)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
1945
1950
1955
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945
1946
1947
1948
1949
1950
1955
1960
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945
1946
1947 1948
1949
1950
1951 1952
1953
1954
1955 1960
1961
1962
1963 1964
1965
1966
1967 1968
1969
1970
1971 1972
1973
1974
1975 1976
1977
169
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
7. Generační plodnost (Švédsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
8. Generační plodnost (Finsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
9. Generační plodnost (Dánsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
170 1945
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1965
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1975
1976
1977
1945
1946
1947
1948
1949 1950
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963 1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973 1974
1975
1976
1977
15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0 15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0 15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0
10. Generační plodnost (Německo)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
11. Generační plodnost (Śvýcarsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
12. Generační plodnost (Rakousko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
1945
1946
1947
1948
1949 1950
1951
1952
1953
1954
1955
1960
1961
1962 1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1975
1976 1977
1978
1979
1980
1945
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1947
1950
1955
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
171
15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0 15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,00 0 16 ,00 0 17 ,00 0 18 ,00 0 19 ,00 0 20 ,00 0 21 ,00 0 22 ,00 0 23 ,00 0 24 ,00 0 25 ,00 0 26 ,00 0 27 ,00 0 28 ,00 0 29 ,00 0 30 ,00 0 31 ,00 0 32 ,00 0 33 ,00 0 34 ,00 0 35 ,00 0 36 ,00 0 37 ,00 0 38 ,00 0 39 ,00 0 40 ,00 0 41 ,00 0 42 ,00 0 43 ,00 0 44 ,00 0 45 ,00 0 46 ,00 0 47 ,00 0 48 ,00 0 49 ,00 0
13. Generační plodnost (Portugalsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
14. Generační plodnost (Španělsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
15. Generační plodnost (Itálie)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
172 1945
1946
1947
1948
1949
1950
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977
1945 1950
1951 1952 1953
1954 1955 1956
1957 1958 1959
1960 1961 1962
1963 1964
1965 1966 1967
1968 1969 1970
1971 1972 1973 1974 1975 1976
1977
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
15 ,0 00 16 ,0 00 17 ,0 00 18 ,0 00 19 ,0 00 20 ,0 00 21 ,0 00 22 ,0 00 23 ,0 00 24 ,0 00 25 ,0 00 26 ,0 00 27 ,0 00 28 ,0 00 29 ,0 00 30 ,0 00 31 ,0 00 32 ,0 00 33 ,0 00 34 ,0 00 35 ,0 00 36 ,0 00 37 ,0 00 38 ,0 00 39 ,0 00 40 ,0 00 41 ,0 00 42 ,0 00 43 ,0 00 44 ,0 00 45 ,0 00 46 ,0 00 47 ,0 00 48 ,0 00 49 ,0 00
16. Generační plodnost (Řecko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
17. Generační plodnost (Norsko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
18. Generační plodnost (Lucembursko)
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
1945
1950
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1965
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1945
1946
1947
1948
1949
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1970
1975
1976
1977
173
Příloha č.2: Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-muži (1991 – 1998, evrop. standard) Ž alu d e k
30,0
Tlusté střevo
35,0 30,0
25,0
25,0
20,0
20,0
15,0
15,0
10,0
10,0
5,0
5,0 0,0
0,0 ČR
HB
JI
PE
TR
ČR
ZR
HB
Konečník, řiť a rektosigmoideální spojení
PE
TR
ZR
TR
ZR
Slinivka břišní
35,0
18,0 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0
30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 ČR
HB
JI
PE
TR
ČR
ZR
Hrtan
8,0
HB
JI
PE
Průdušnice, průdušky a plíce
120,0
7,0 6,0
100,0 80,0
5,0 4,0
60,0
3,0 2,0
40,0 20,0
1,0 0,0
0,0 ČR
HB
JI
PE
TR
ZR
Melanom kůže
6,0
ČR
HB
JI
PE
TR
ZR
PE
TR
ZR
Prostata
35,0 30,0
5,0
25,0
4,0
20,0
3,0
15,0
2,0
10,0
1,0
5,0
0,0
0,0 ČR
HB
JI
PE
TR
ZR
ČR
Močový m ěchýř
14,0
25,0
12,0 10,0
20,0
8,0
15,0
6,0
HB
JI
Ledviny, močovod, m oč. m ěchýř aj. moč. org.
10,0
4,0
5,0
2,0 0,0
0,0 ČR
174
JI
HB
JI
PE
TR
ZR
ČR
Legenda: Osa Y – Počty případů na 100 000 obyvatel; Zdroj: UZIS
HB
JI
PE
TR
ZR
Příloha č.3 Zemřelí na novotvary – standardizovaná úmrtnost za kraj Vysočina-ženy (1991 – 1998, evrop. standard) Tlus té střevo
Žaludek 20
14 12
15
10 8
10
6 4
5
2 0
0
ČR
HB
JI
PE
TR
Kone čník , řiť a re ktos igm oide ální spojení 12 10 8 6 4 2 0 HB
JI
PE
TR
ZR
JI
PE
TR
ZR
TR
ZR
TR
ZR
TR
ZR
Žlučník a žlučové ce sty
ČR
Průduš nice , průdušk y a plíce
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
HB
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
14
ČR
ČR
ZR
HB
JI
PE
Zhoubný m elanom kůže 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0
ČR
HB
JI
PE
TR
ZR
Prs
35
ČR
HB
JI
PE
Hrdlo dě ložní
8 7 6
30 25
5 4
20 15
3 2
10 5
1 0
0 ČR
HB
JI
PE
TR
ČR
ZR
Tě lo děložní
6
HB
JI
PE
Vaje čník y a že ns . pohl. orgány 14
5
12
4
10
3
8 6
2
4
1
2
0 ČR
HB
JI
PE
TR
ZR
0 ČR
Legenda: Osa Y – Počty případů na 100 000 obyvatel; Zdroj: UZIS
HB
JI
PE
TR
ZR
175
Příloha č.4 Podíly zemřelých podle příčin smrti Území Česká republika
I
1998 0,24 2002 0,30 Vysočina 1998 0,15 2002 0,02 Pelhřimov 1998 0,13 2002 0,00 Havlíčkův Brod 1998 0,20 2002 0,00 Jihlava 1998 0,09 2002 0,00 Třebíč 1998 0,16 2002 0,09 Žďár nad Sázavou 1998 0,00 2002 0,16 Zdroj: Zemřelí 1998, 2002, ÚZIS
176
II
III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X
XI
XII
XIII
XIV
XV
XVI
XVII XVIII
25,58 26,69 22,92 26,08 23,52 27,29 23,87 25,64 23,34 29,43 23,30 26,01 22,45 21,02
0,08 0,07 0,04 0,13 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,18 0,08 0,09 0,35 0,00
1,41 1,23 1,60 0,33 2,19 0,12 3,65 0,00 1,50 0,55 0,49 0,26 0,61 0,73
0,06 0,10 0,11 0,10 0,13 0,00 0,20 0,00 0,00 0,09 0,00 0,17 0,17 0,24
1,09 1,68 1,49 1,86 0,64 1,07 1,68 2,78 2,44 1,92 1,64 1,71 1,75 0,89
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
55,14 52,80 57,53 59,20 58,10 58,88 56,51 60,76 51,73 55,21 61,32 59,97 61,14 59,26
3,75 4,35 3,89 2,43 3,60 2,38 3,25 2,99 3,47 1,83 2,94 2,05 2,97 5,90
3,80 4,10 3,48 2,49 3,21 3,10 2,76 1,65 4,97 1,92 3,19 2,31 3,49 3,23
0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
0,03 0,03 0,04 0,04 0,13 0,00 0,00 0,10 0,09 0,00 0,00 0,09 0,00 0,00
1,28 1,30 1,62 0,63 1,93 1,31 1,28 0,31 2,25 0,73 1,06 0,51 0,44 1,70
0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
0,22 0,20 0,36 0,27 0,77 0,12 0,20 0,10 0,47 0,46 0,16 0,34 0,26 0,32
0,17 0,11 0,21 0,19 0,26 0,12 0,20 0,00 0,00 0,18 0,33 0,34 0,26 0,24
0,74 0,71 1,26 0,31 0,77 0,00 0,30 0,62 3,37 0,09 0,08 0,51 0,26 1,70
XX 6,40 6,32 5,30 5,92 4,50 5,60 5,82 5,05 6,28 7,40 5,23 5,56 5,85 4,61
Příloha č.5 Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – muži Dg./rok 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 C16(151) - Zhoubný novotvar žaludku ČR 25,1 24,8 24,4 24,4 23,8 25,0 22,5 22,4 Havlíčkův Brod 23,1 25,3 10,5 33,7 27,4 21,1 21,1 14,8 Jihlava 24,4 28,1 30,0 24,2 20,5 24,2 31,7 20,5 Pelhřimov 40,9 19,2 21,9 13,7 13,8 27,4 21,9 41,0 Třebíč 13,9 15,6 31,1 24,1 29,3 25,9 10,3 12,1 Žďár nad Sázavou 16,1 14,5 20,9 9,6 14,4 12,8 12,8 17,6 C18(153) - Zhoubný novotvar tlustého střeva ČR 34,5 34,1 35,0 36,6 37,6 38,9 44,6 43,2 Havlíčkův Brod 48,4 29,5 16,8 42,2 21,1 38,0 46,4 50,6 Jihlava 37,5 33,7 39,3 42,9 54,0 40,9 54,0 37,3 Pelhřimov 46,3 60,2 49,4 38,5 44,0 24,7 63,0 24,6 Třebíč 17,4 31,2 31,1 41,3 50,0 29,3 36,2 22,4 Žďár nad Sázavou 33,9 38,6 36,9 44,8 22,4 30,4 51,3 41,7 C19-21(154) - Zhoubný novotvar konečníku, řiti a rektosigmoideálního spojení ČR 33,5 32,6 34,7 35,1 35,5 37,5 39,3 39,3 Havlíčkův Brod 35,8 37,9 54,8 44,3 38,0 57,0 31,7 40,1 Jihlava 31,9 28,1 37,4 33,6 31,6 44,7 35,4 42,9 Pelhřimov 43,6 43,8 38,4 76,9 41,3 30,2 35,6 16,4 Třebíč 27,8 48,5 34,5 43,1 41,3 44,8 48,2 34,4 Žďár nad Sázavou 35,5 27,3 30,5 36,8 38,4 28,8 43,3 38,5 C25(157) - Zhoubný novotvar slinivky břišní ČR 14,9 15,5 15,3 14,9 14,1 16,1 16,0 16,0 Havlíčkův Brod 14,7 12,6 8,4 8,4 14,8 12,7 16,9 19,0 Jihlava 11,2 13,1 11,2 14,9 9,3 16,7 18,6 7,5 Pelhřimov 21,8 21,9 19,2 19,2 19,3 16,5 11,0 2,7 Třebíč 17,4 20,8 19,0 5,2 15,5 20,7 15,5 13,8 Žďár nad Sázavou 8,1 11,3 11,2 8,0 14,4 19,2 12,8 14,4 C32(161) - Zhoubný novotvar hrtanu ČR 9,7 9,2 9,9 9,6 9,0 10,3 9,2 8,7 Havlíčkův Brod 12,6 12,6 14,7 6,3 4,2 14,8 6,3 0,0 Jihlava 5,6 9,4 7,5 7,5 5,6 13,0 11,2 5,6 Pelhřimov 5,4 0,0 5,5 8,2 2,8 11,0 5,5 8,2 Třebíč 12,2 10,4 12,1 13,8 12,1 6,9 3,4 10,3 Žďár nad Sázavou 6,5 6,4 8,0 4,8 6,4 4,8 9,6 3,2
1999 Průměr 20,4 16,9 16,8 19,1 24,1 17,6
23,8 21,5 24,5 24,3 20,7 14,8
44,3 29,6 48,5 35,6 41,4 27,3
37,8 35,8 43,1 42,9 33,4 36,4
37,1 44,4 33,6 41,0 22,4 40,1
35,6 42,7 35,5 40,8 38,3 35,5
14,1 8,5 13,1 19,1 17,2 11,2
15,3 12,9 12,8 16,7 16,1 12,3
9,3 6,3 5,6 2,7 5,2 6,4
9,4 8,6 7,9 5,5 9,6 7,0
Zdroj: Novotvary 1991.., 1999 ČR, ÚZIS
177
Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – muži(pokračování) Dg./rok 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Průměr C33-34(162) - Zhoubný novotvar průdušnice - trachey, průdušky - bronchu a plíce ČR 101,4 96,9 99,0 96,3 94,3 101,4 94,6 95,7 88,9 96,8 Havlíčkův Brod 88,3 84,2 101,1 115,9 82,2 69,6 63,3 75,9 86,6 85,2 Jihlava 93,7 69,3 114,2 110,1 91,2 98,6 74,5 91,4 76,5 91,1 Pelhřimov 103,5 63,0 150,8 74,2 93,5 112,4 84,9 114,7 71,1 96,5 Třebíč 79,9 64,1 79,4 79,2 67,2 88,0 49,9 68,9 60,3 70,8 Žďár nad Sázavou 100,0 72,4 62,6 72,0 83,3 92,9 75,4 65,8 81,8 78,5 C43(172) - Zhoubný melanom kůže ČR 8,2 9,2 10,2 10,2 11,1 11,5 11,3 12,1 12,6 10,4 Havlíčkův Brod 4,2 6,3 8,4 2,1 8,4 19,0 14,8 2,1 10,6 8,4 Jihlava 7,5 3,7 15,0 11,2 24,2 18,6 13,0 7,5 7,5 12,0 Pelhřimov 5,4 2,7 13,7 5,5 11,0 2,7 8,2 10,9 13,7 8,2 Třebíč 5,2 8,7 13,8 1,7 5,2 12,1 8,6 10,3 22,4 9,8 Žďár nad Sázavou 4,8 6,4 6,4 9,6 8,0 17,6 8,0 3,2 11,2 8,4 C61(185) - Zhoubný novotvar prostaty ČR 35,4 38,5 38,9 42,3 44,4 51,8 52,9 56,8 56,8 45,0 Havlíčkův Brod 46,3 56,8 61,1 42,2 46,4 61,2 59,1 46,4 29,6 49,9 Jihlava 35,6 37,5 37,4 29,8 33,5 37,2 42,8 61,5 50,4 40,6 Pelhřimov 51,8 73,9 63,1 76,9 90,8 106,9 76,7 84,6 54,7 75,5 Třebíč 60,8 72,7 38,0 44,8 58,6 51,7 72,3 70,6 72,4 60,2 Žďár nad Sázavou 32,3 17,7 41,7 57,6 36,8 48,0 32,1 48,1 67,4 42,4 C67(188) - Zhoubný novotvar močového měchýře ČR 21,4 23,5 23,9 24,2 25,4 27,3 27,0 28,6 29,2 25,1 Havlíčkův Brod 4,2 27,4 21,1 16,9 14,8 12,7 29,5 27,4 19,0 19,2 Jihlava 18,7 18,7 11,2 26,1 27,9 22,3 24,2 28,0 9,3 20,7 Pelhřimov 16,3 13,7 19,2 19,2 19,3 19,2 21,9 30,0 24,6 20,4 Třebíč 10,4 24,2 13,8 22,4 13,8 20,7 18,9 10,3 19,0 17,1 Žďár nad Sázavou 17,7 9,6 19,3 19,2 25,6 25,6 22,4 24,1 20,9 20,5 C64-66,68(189) - Zhoubný novotvar ledviny, močovodu, moč.měchýře aj. moč. orgánů ČR 23,6 24,5 25,0 28,6 27,9 30,4 30,1 30,3 30,0 27,0 Havlíčkův Brod 27,3 29,5 29,5 35,8 38,0 35,9 29,5 27,4 40,1 32,6 Jihlava 41,2 20,6 18,7 33,6 24,2 20,5 39,1 16,8 31,7 27,4 Pelhřimov 19,1 46,5 35,6 30,2 38,5 46,6 24,6 41,0 32,8 35,0 Třebíč 19,1 24,2 29,3 37,9 27,6 36,2 44,8 31,0 36,2 31,8 Žďár nad Sázavou 27,4 11,3 25,7 22,4 46,4 22,4 22,4 38,5 51,3 25,4 Zdroj: Novotvary 1991.., 1999 ČR, ÚZIS
178
Příloha č.6 Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – ženy Dg./rok 1991 1992 1993 1994 C16(151) - Zhoubný novotvar žaludku ČR 18 18,6 18,8 18,3 Kraj Vysočina 15,8 15,1 15,0 12,7 Havlíčkův Brod 12,3 20,5 18,5 16,5 Jihlava 25,4 23,5 19,9 12,6 Pelhřimov 13,2 2,7 10,6 13,3 Třebíč 16,8 10 15,1 13,4 Žďár nad Sázavou 11,1 19 11 7,9 C18(153) - Zhoubný novotvar tlustého střeva ČR 31,1 31,5 32,8 31,7 Kraj Vysočina 33,9 32,9 33,6 28,5 Havlíčkův Brod 32,9 28,8 37 26,8 Jihlava 38 47 39,7 30,6 Pelhřimov 39,6 26,5 42,5 29,2 Třebíč 33,5 40,2 23,4 36,8
1995
1996
1997
1998
1999
Průměr
17,4 20,4 26,8 21,6 16 23,4 14,2
17,7 14,3 12,4 19,8 8 20,1 11
16,9 11,2 6,2 19,9 10,6 10 9,4
15,4 16,4 10,3 18 21,3 15,1 17,3
15,1 14,1 16,6 5,4 24,1 11,7 12,6
17,40 15,00 15,57 18,46 13,31 15,07 12,61
33,6 26,5 24,7 23,4 21,3 35
35,8 38,2 26,8 36,1 45,2 48,5
34,6 27,4 24,8 27,1 31,9 25,1
36,9 34,4 33,1 30,7 42,6 43,6
35,1 33,9 35,2 32,5 40,1 25,2
33,20 32,15 30,01 33,90 35,43 34,59
Žďár nad Sázavou 25,4 22,2 25,2 18,9 28,3 34,6 28,3 22,1 36,3 C19-21(154) - Zhoubný novotvar konečníku, řiti a rektosigmoideálního spojení ČR 21,4 23,4 22,2 22 22,8 23,3 23,7 24,2 25,2 Kraj Vysočina 20,2 31,5 23,3 17,1 22,3 28,6 28,0 20,5 25,0 Havlíčkův Brod 14,4 26,7 20,6 18,5 26,8 35 26,8 20,7 14,5 Jihlava 27,2 34,3 18,1 23,4 14,4 36,1 16,3 16,2 34,3 Pelhřimov 18,5 47,7 37,2 16 26,6 21,3 45,2 16 18,7 Třebíč 26,8 25,1 21,7 18,4 18,4 28,4 23,4 35,2 33,6 Žďár nad Sázavou 14,3 23,8 18,9 9,4 25,2 22 28,3 14,2 23,7 C23,24 (156) – žlučníku a žlučových cest ČR 14,1 13,9 14,6 14,8 13,3 14,1 12,7 13,8 12,9 Kraj Vysočina 12,1 12,6 13,4 14,5 14,5 13,5 12,4 14,0 14,1 Havlíčkův Brod 8,2 14,4 14,4 8,2 8,2 6,2 8,3 12,4 14,5 Jihlava 9,1 10,8 18,1 14,4 18 7,2 3,6 10,8 5,4 Pelhřimov 23,8 26,5 21,2 23,9 18,6 34,6 29,3 24,0 21,4 Třebíč 8,4 3,3 8,4 11,7 15 15 10 11,7 10,1 Žďár nad Sázavou 11,1 7,9 4,7 14,2 12,6 4,7 11,0 11,0 18,9 C33-34 (162) – Zhoubný novotvar průdušnice – trachey, průdušky – bronchu a plíce ČR 18,8 18,5 19,1 21,6 21,2 22,8 21,8 24,5 24,1 Kraj Vysočina 13,4 12,7 9,3 8,4 14,5 16,4 14,3 11,9 16,1 Havlíčkův Brod 8,2 2,1 6,2 0 4,1 6,2 10,3 4,1 14,5 Jihlava 16,3 7,2 14,5 10,8 23,4 18 27,1 18 16,3 Pelhřimov 10,6 26,5 8,0 16,0 18,6 18,6 16,0 8,0 10,7 Třebíč 18,4 15,1 8,4 6,7 11,7 23,4 11,7 18,4 18,5 Žďár nad Sázavou 11,1 11,1 6,3 9,4 20,4 15,7 6,3 11,0 20,5
26,81 22,70 24,05 22,67 24,48 27,47 25,67 19,98 13,70 13,45 10,53 10,82 24,81 10,40 10,68 20,80 12,98 6,19 16,84 14,78 14,70 13,38
Zdroj: Novotvary 1991.., 1999 ČR, ÚZIS
179
Hlášená onemocnění novotvary - vybrané diagnózy – ženy(pokračování) Dg./rok 1991 1992 1993 1994 1995 1996 C43(172) – Zhoubný melanom kůže ČR 9,2 9,8 11,4 10,2 12,8 11,3 Kraj Vysočina 6,5 9,1 8,5 8,7 13,9 12,5 Havlíčkův Brod 12,3 6,2 8,2 4,1 14,4 16,5 Jihlava 1,8 9 16,3 12,6 14,4 12,6 Pelhřimov 5,3 10,6 5,3 13,3 26,6 2,7 Třebíč 5 10 5 11,7 3,3 11,7 Žďár nad Sázavou 7,9 9,5 7,9 1,6 11 18,9 C50(174) – Zhoubný novotvar prsu ČR 72,5 75,6 78,1 85,7 83,9 83,8 Kraj Vysočina 66,0 70,4 76,1 84,4 73,2 67,3 Havlíčkův Brod 78,1 80,1 100,8 55,6 57,7 70,1 Jihlava 58 75,9 75,9 81,1 72 75,8 Pelhřimov 71,3 68,9 66,4 95,7 98,4 63,8 Třebíč 63,7 63,6 60,2 91,9 75,1 70,2 Žďár nad Sázavou 58,8 63,4 77,3 97,5 62,9 56,7 C53(180) - Zhoubný novotvar hrdla děložního ČR 21,1 23,2 23,1 23,1 21,7 21,3 Kraj Vysočina 13,5 14,0 11,5 14,9 10,2 14,7 Havlíčkův Brod 8,2 8,2 18,5 14,4 8,2 14,4 Jihlava 12,7 23,5 7,2 27 19,8 16,2 Pelhřimov 18,5 18,6 15,9 10,6 5,3 10,6 Třebíč 20,1 8,4 3,3 11,7 5 16,7 Žďár nad Sázavou 7,9 11,1 12,6 11 12,6 15,7 C54(182) – Zhoubný novotvar těla děložního ČR 27,3 27,9 28,6 28,4 29 29,1 Kraj Vysočina 29,3 23,7 30,4 26,9 31,5 27,9 Havlíčkův Brod 32,9 16,4 45,3 37,1 41,2 22,7 Jihlava 23,5 27,1 30,7 18 16,2 28,9 Pelhřimov 39,6 21,2 31,9 29,2 31,9 21,3 Třebíč 26,8 25,1 26,8 21,7 35 36,8 Žďár nad Sázavou 23,8 28,5 17,4 28,3 33 29,9 C56,57(183) – Zhoubný novotvar vaječníku a žen.pohl.orgánů ČR 19,1 20 20,6 22 23,5 23,6 Kraj Vysočina 17,6 16,2 14,4 23,6 16,6 22,9 Havlíčkův Brod 10,3 12,3 6,2 26,8 8,2 16,5 Jihlava 12,7 19,9 10,8 25,2 21,6 18 Pelhřimov 29 15,9 23,9 10,6 16 26,6 Třebíč 18,4 16,7 16,7 31,7 20 25,1 Žďár nad Sázavou 11,1 22,2 22,1 37,8 17,3 28,3 Zdroj: Novotvary 1991.., 1999 ČR, ÚZIS
180
1997
1998
1999
Průměr
12 13,0 12,4 18,1 13,3 10 11
12,8 11,9 14,5 18 8 5 14,2
12,7 12,5 10,3 9 10,7 20,1 12,6
11,00 10,73 10,99 12,42 10,64 9,09 10,51
85,1 67,0 49,5 84,9 58,5 63,6 78,7
87,5 67,6 57,9 61,4 63,9 87,2 67,8
94,9 82,4 68,3 90,3 69,5 92,3 91,5
81,20 72,72 68,68 75,03 72,93 74,20 72,73
19,9 12,7 18,6 12,6 8 10 14,2
20,5 10,8 10,3 23,5 2,7 6,7 11
21,4 14,4 6,2 14,4 16 11,7 23,7
21,60 12,97 11,89 17,43 11,80 10,40 13,31
30,5 32,7 33 23,5 58,5 20,1 28,3
31,5 40,9 35,1 45,1 47,9 36,9 39,4
30,7 31,0 29 19,9 34,8 33,6 37,9
28,70 30,47 32,52 25,88 35,14 29,20 29,61
24,2 23,5 16,5 23,5 18,6 35,1 23,6
24,3 23,4 18,6 23,5 29,3 25,2 20,5
23,4 19,3 16,6 25,3 5,3 30,2 18,9
22,10 19,72 14,67 20,06 19,47 24,34 21,72
Příloha č.7 Moduly jednotlivých úrovní sociálních služeb v péči o osoby závislé na pomoci jiné osoby samostatnost minimální závislost lehká závislost Zdravotní stav Schopnost chůze Výživa Údržba bytu
vyžaduje z důvodu hrozící dekompenzace odbornou zdravotní
dlouhodobé chronické onemocnění., těžší zdravotní postižení, tělesné, smyslový nebo tělesný smyslové a psychické potíže handicap, občasná inkontinence
schopnost chůze bez potíží
péči, klienti s akutními infekty, nebo i ve fázi pre- či po- hospitalizační zhoršená (nejistota při chůzi,
omezená, jen za pomoci kompenzační pomůcky nebo druhé osoby pravidelná a trvalá donáška nákupů, vařeného jídla do bytu, v ústavu strava v jídelně potřeba celotýdenních pomocných výkonů
jen za pomoci druhé osoby,
pravidel.dozor a pomoc při
plná samostatnost ve styku
občasná pomoc při koupání, péči o vlasy atd. týdenní dohled nebo ošetření
částečná samostatnost s poukazem na denní pomocné výkony-mytí, výměna prádla denní dohled na podávání
s medikamenty a dalšími
(převazy, injekce, dodrž.užívání
léků a jejich užívání
léků a dohled nad jejich užíváním.,
lékařskými opatřeními
léků, měření tlaku..)
samostatné organizování osobních
pomocné úkoly (pochůzky,
záležitostí (úřední věci, finanční,
komunikace.se soc.pracovníkem v bytě, druhé osoby včetně finančních
sociálních problémů za pomoc.
kontakt s rodinou atd.) denní tělesná a výkonová schopnost přiměřená věku, v noci bez přijímání léků
zájmové aktivity) denní tělesná a výkonová schopnost odpovídá aktivitě, v noci občas neklid, nespavost, spánek po užití léků uspořádání celého dne samostatně, pouze zprostředkování pomoci a kontaktů (poradenství, aktivita atd.) lehké časové a místní orientační obtíže (zapomnětlivost)
záležitostí občasná neschopnost či neklid, ve dne i v noci, zvládaná pomocí léků
druhé osoby nutné téměř žádný (dle režimu ústavu, v domácí péči dle režimu lékaře)
žádné vlastní uspořádání, lze přemluvit k aktivit.a výkonům v rámci režimu dne v ústavu, terapeut, společné práce atd. kolísá mezi lehkou a střední dezorientací
aktivity pod trvalým dohledem rehabilitačního pracovníka, v malé skupině nebo individuálně za jejich pomoci těžká dezorientace, avšak bez podstatného účinku na okolí (neutíká, není agresivní)
plná samostatnost., včetně nákupů, vaření, dodržování diet, bez dohledu druhé osoby plná samostatnost, schopnost výkonu domácích prací (úklid, praní, žehlení, topení atd.) plná samostatnost
Osobní hygiena
Ošetřovatelská péče
Sociální komunikace
Denní rytmus
Celodenní režim
střední závislost
bez závažných zdravotních problémů
zájmové aktivity podle svých potřeb, zájmů a možností
plně orientován v reálném
Časová a místní čase a prostoru orientace
nestabilita, problémy se schody) částečná samostatnost (neschopnost zajistit si nákupy, uvařit si diet. stravu nebo vařit vůbec) částečná pomoc druhé osoby při domácích pracích částečná samostatnost-dohled nebo
chodítka nebo invalid.vozíku pravidelné jídlo na pokoji, částečná pomoc u jídla (rozkrájení potravy, pomoc při pití, nákupy) potřeba denního úklidu, pomoc. výkony
mytí, výměna prádla a hygienických pomůcek denní ošetřovat.výkony, podávání
kontrolní návštěvy v bytě kontakty s okolím pomocí
řešení osobních, finančních a
těžká závislost chronické onemocnění, totálně imobilní, s psychickou poruchou či dezorientací, klienti v terminálním stadiu života trvalé upoutání na lůžko
nutná rozsáhlá pomoc při jídle, mleté pokrmy, často musí být klient krmen nutná obsáhlá pomoc, plné převzetí domácích prací druhou osobou obsáhlé provádění osobní hygieny druhou osobou pravidelné intenzivní ošetřovatelské a pečovatelské výkony několikrát denně, komplexní péče a pomoc nutnost plného převzetí osobních záležitostí druhou osobou, případně určení opatrovníka trvalý těžký neklid či apatie, obrácený den a noc atd.
neschopnost, odmítání se podílet na aktivitách v DD nebo doma trvalá těžká dezorientace, zatěžující účinek na okolí, neklid, nebezpečný sobě i okolí
Zdroj: Torová, J., Vostrovská, H., Kaplan, E. Vypracování modelů jednotlivých úrovní sociálních služeb v péči o osoby závislé na pomoci jiné osoby. In Socioklub. Obce, města, regiony a sociální služby. Sešity pro sociální politiku. Praha: Sociopress, 1997. 181
Příloha č.8: Standardizovaná úmrtnost na vybrané choroby (evropský standard) Ischemické nemoci srdeční (I20 - I25) - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 325
Úmrtnost
275
225
175
125
75 2000
1998
1996
Střední Evropa
1994
1992
1990
EU průměr
1988
1986
1984
Evropa
1982
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Skandinávské země
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
Cévní nemoci mozku (I60 - I69) - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 250 230 210
Úmrtnost
190 170 150 130 110 90 70 50
Skandinávské země
2000
1998
1996
1994
Střední Evropa
1992
1990
1988
EU průměr
1986
182
1984
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
1982
Evropa
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Nemoci oběhové soustavy (I00 - I99) - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 700 650 600
Úmrtnost
550 500 450 400 350 300 250 200 2000
1998
1996
Střední Evropa
1994
1992
1990
EU průměr
1988
1986
1984
Evropa
1982
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Skandinávské země
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
Diabetes mellitus (E10 - E14) - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 21 19
Úmrtnost
17 15 13 11 9 7 5 2000
1998
1996
1994
Střední Evropa
1992
1990
1988
EU průměr
1986
1984
1982
Evropa
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Skandinávské země
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
183
Všechny nemoci - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 1400 1300
Úmrtnost
1200 1100 1000 900 800 700 600 2000
1998
1996
Střední Evropa
1994
1992
1990
EU průměr
1988
1986
1984
Evropa
1982
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Skandinávské země
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
Zhoubný novotvar prsu u žen (C50) - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 32 30
Úmrtnost
28 26 24 22 20
Skandinávské země
2000
1998
1996
1994
Střední Evropa
1992
1990
1988
EU průměr
1986
184
1984
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
1982
Evropa
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Zhoubné novotvary (C00 - C97) - všechny věkové skupiny (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 260 250 240
Úmrtnost
230 220 210 200 190 180 170 2000
1998
1996
Střední Evropa
1994
1992
1990
EU průměr
1988
1986
1984
Evropa
1982
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Skandinávské země
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
Zhoubné novotvary (C0 0 - C9 7) - muži (s tandardizovaná úmrtnos t na 1 0 0 0 00 obyvatel) 360 340
Úm rtno s
320 300 280 260 240 220 200 2 00 0
1 99 8
1 99 6
1 99 4
Střed ní Evro p a
1 99 2
1 99 0
1 98 8
EU prů měr
1 98 6
1 98 4
1 98 2
Evro p a
1 98 0
1 97 8
1 97 6
1 97 4
1 97 2
1 97 0
ČR
Skand inávs ké země
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
185
Zhoubné novotvary (C00 - C97) - ženy (standardizovaná úmrtnost na 100 000 obyvatel) 200 190
Úmrtnost
180 170 160 150 140 130
Skandinávské země
2000
1998
1996
1994
Střední Evropa
1992
1990
1988
EU průměr
1986
186
1984
Zdroj: WHO, Health Data, červen 2002
1982
Evropa
1980
1978
1976
1974
1972
1970
ČR
Příloha č.9 Výsledky projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020 Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (varianta nižší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 2001 2002 0–4 12 316 12 176 5–9 15 203 14 367 10–14 17 775 17 690 15–19 18 839 18 431 20–24 21 562 20 820 25–29 22 945 23 414 30–34 18 110 18 696 35–39 18 072 18 096 40–44 17 824 17 358 45–49 19 118 19 003 50–54 18 810 18 661 55–59 15 326 16 381 60–64 11 468 11 835 65–69 9 910 9 691 70–74 8 571 8 699 75–79 5 739 5 839 80–84 2 775 3 057 85–89 1 196 1 041 90–94 377 382 95+ 44 44 0–19 64 133 62 664 20–59 151 767 152 429 60+ 40 080 40 588 Celkem 255 980 255 681
2003 12 088 13 409 17 575 18 191 20 038 23 396 19 842 17 746 17 338 18 952 18 516 16 970 12 368 9 640 8 722 5 883 3 424 919 387 39 61 263 152 798 41 382 255 443
2004 12 101 12 749 17 091 18 048 19 327 23 062 20 888 17 564 17 711 18 661 18 333 17 399 13 035 9 689 8 526 6 042 3 547 972 417 37 59 989 152 945 42 265 255 199
2005 12 043 12 392 16 171 18 013 18 925 22 395 21 935 17 591 17 920 18 012 18 577 17 903 13 371 9 893 8 403 6 229 3 607 1 145 391 38 58 619 153 258 43 077 254 954
2010 11 454 12 028 12 379 16 144 17 950 18 841 22 262 21 779 17 434 17 656 17 540 17 773 16 711 12 107 8 357 6 477 4 114 1 897 431 64 52 005 151 235 50 158 253 398
2015 10 629 11 440 12 016 12 361 16 087 17 869 18 735 22 109 21 600 17 199 17 251 16 857 16 690 15 282 10 446 6 678 4 490 2 374 799 105 46 446 147 707 56 864 251 017
2020 9 601 10 615 11 427 11 999 12 319 16 016 17 773 18 609 21 939 21 330 16 848 16 648 15 914 15 395 13 426 8 554 4 871 2 765 1 134 254 43 642 141 482 62 313 247 437
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 11 443 5–9 14 228 10–14 16 719 15–19 17 744 20–24 20 491 25–29 21 556 30–34 17 001 35–39 17 011 40–44 16 548 45–49 18 201 50–54 18 572 55–59 16 335 60–64 13 190 65–69 12 473 70–74 11 831 75–79 9 935 80–84 5 045 85–89 2 716 90–94 1 128 95+ 168 0–19 60 134 20–59 145 715 60+ 56 486 Celkem 262 335
2003 11 296 12 511 16 474 17 241 18 858 22 338 18 541 16 814 16 258 17 866 18 087 17 708 13 935 12 047 11 881 9 897 6 467 1 915 1 012 132 57 522 146 470 57 286 261 278
2004 11 344 11 917 16 094 16 907 18 232 21 917 19 766 16 509 16 644 17 452 18 048 17 997 14 507 12 010 11 747 9 864 6 791 2 000 986 124 56 262 146 565 58 029 260 856
2005 11 331 11 664 15 213 16 737 17 944 21 233 20 774 16 565 16 961 16 815 18 065 18 305 14 922 12 257 11 529 9 917 6 920 2 322 892 119 54 945 146 662 58 878 260 485
2010 10 853 11 325 11 658 15 199 16 709 17 916 21 193 20 712 16 502 16 849 16 623 17 728 17 807 14 189 11 255 9 766 7 298 3 889 837 122 49 035 144 232 65 163 258 430
2015 10 073 10 845 11 318 11 646 15 172 16 684 17 886 21 135 20 640 16 404 16 674 16 333 17 281 17 014 13 166 9 738 7 462 4 430 1 549 174 43 882 140 928 70 814 255 624
2020 9 096 10 063 10 839 11 305 11 626 15 153 16 659 17 839 21 059 20 526 16 243 16 412 15 946 16 588 15 891 11 598 7 718 4 827 1 996 383 41 303 135 517 74 947 251 767
2002 11 376 13 380 16 631 17 359 19 747 22 036 17 644 17 057 16 195 18 106 18 298 17 212 13 409 12 196 11 970 9 871 5 776 2 267 1 063 145 58 746 146 295 56 697 261 738
187
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 2004 2005 0–4 23 759 23 552 23 384 23 445 23 374 5–9 29 431 27 747 25 920 24 666 24 056 10–14 34 494 34 321 34 049 33 185 31 384 15–19 36 583 35 790 35 432 34 955 34 750 20–24 42 053 40 567 38 896 37 559 36 869 25–29 44 501 45 450 45 734 44 979 43 628 30–34 35 111 36 340 38 383 40 654 42 709 35–39 35 083 35 153 34 560 34 073 34 156 40–44 34 372 33 553 33 596 34 355 34 881 45–49 37 319 37 109 36 818 36 113 34 827 50–54 37 382 36 959 36 603 36 381 36 642 55–59 31 661 33 593 34 678 35 396 36 208 60–64 24 658 25 244 26 303 27 542 28 293 65–69 22 383 21 887 21 687 21 699 22 150 70–74 20 402 20 669 20 603 20 273 19 932 75–79 15 674 15 710 15 780 15 906 16 146 80–84 7 820 8 833 9 891 10 338 10 527 85–89 3 912 3 308 2 834 2 972 3 467 90–94 1 505 1 445 1 399 1 403 1 283 95+ 212 189 171 161 157 0–19 124 267 121 410 118 785 116 251 113 564 20–59 297 482 298 724 299 268 299 510 299 920 60+ 96 566 97 285 98 668 100 294 101 955 Celkem 518 315 517 419 516 721 516 055 515 439 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ)
2010 22 307 23 353 24 037 31 343 34 659 36 757 43 455 42 491 33 936 34 505 34 163 35 501 34 518 26 296 19 612 16 243 11 412 5 786 1 268 186 101 040 295 467 115 321 511 828
2015 20 702 22 285 23 334 24 007 31 259 34 553 36 621 43 244 42 240 33 603 33 925 33 190 33 971 32 296 23 612 16 416 11 952 6 804 2 348 279 90 328 288 635 127 678 506 641
2020 18 697 20 678 22 266 23 304 23 945 31 169 34 432 36 448 42 998 41 856 33 091 33 060 31 860 31 983 29 317 20 152 12 589 7 592 3 130 637 84 945 276 999 137 260 499 204
Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (varianta vyšší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 0–4 5–9 10–14 15–19 20–24 25–29 30–34 35–39 40–44 45–49 50–54 55–59 60–64 65–69 70–74 75–79 80–84 85–89 90–94 95+ 0–19 20–59 60+ Celkem 188
2001 12 316 15 203 17 775 18 839 21 562 22 945 18 110 18 072 17 824 19 118 18 810 15 326 11 468 9 910 8 571 5 739 2 775 1 196 377 44 64 133 151 767 40 080 255 980
2002 12 176 14 367 17 690 18 431 20 820 23 414 18 696 18 096 17 358 19 003 18 661 16 381 11 835 9 691 8 699 5 839 3 057 1 041 382 44 62 664 152 429 40 588 255 681
2003 12 116 13 409 17 575 18 191 20 038 23 396 19 842 17 746 17 338 18 952 18 516 16 970 12 368 9 640 8 722 5 883 3 424 919 387 39 61 291 152 798 41 382 255 471
2004 12 185 12 749 17 091 18 048 19 327 23 062 20 888 17 564 17 711 18 661 18 333 17 399 13 035 9 689 8 526 6 042 3 547 972 417 37 60 073 152 945 42 265 255 283
2005 12 203 12 392 16 171 18 013 18 925 22 395 21 935 17 591 17 920 18 012 18 577 17 903 13 371 9 893 8 403 6 229 3 607 1 145 391 38 58 779 153 258 43 077 255 114
2010 12 191 12 192 12 379 16 144 17 950 18 841 22 262 21 779 17 434 17 656 17 540 17 773 16 711 12 107 8 357 6 477 4 114 1 897 431 64 52 906 151 235 50 158 254 299
2015 11 869 12 180 12 178 12 361 16 087 17 869 18 735 22 109 21 600 17 199 17 251 16 857 16 690 15 282 10 446 6 678 4 490 2 374 799 105 48 588 147 707 56 864 253 159
2020 11 192 11 854 12 167 12 162 12 319 16 016 17 773 18 609 21 939 21 330 16 848 16 648 15 914 15 395 13 426 8 554 4 871 2 765 1 134 254 47 375 141 482 62 313 251 170
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 2002 0–4 11 443 11 376 5–9 14 228 13 380 10–14 16 719 16 631 15–19 17 744 17 359 20–24 20 491 19 747 25–29 21 556 22 036 30–34 17 001 17 644 35–39 17 011 17 057 40–44 16 548 16 195 45–49 18 201 18 106 50–54 18 572 18 298 55–59 16 335 17 212 60–64 13 190 13 409 65–69 12 473 12 196 70–74 11 831 11 970 75–79 9 935 9 871 80–84 5 045 5 776 85–89 2 716 2 267 90–94 1 128 1 063 95+ 168 145 0–19 60 134 58 746 20–59 145 715 146 295 60+ 56 486 56 697 Celkem 262 335 261 738
2003 11 321 12 511 16 474 17 241 18 858 22 338 18 541 16 814 16 258 17 866 18 087 17 708 13 935 12 047 11 881 9 897 6 467 1 915 1 012 132 57 547 146 470 57 286 261 303
2004 11 423 11 917 16 094 16 907 18 232 21 917 19 766 16 509 16 644 17 452 18 048 17 997 14 507 12 010 11 747 9 864 6 791 2 000 986 124 56 341 146 565 58 029 260 935
2005 11 486 11 664 15 213 16 737 17 944 21 233 20 774 16 565 16 961 16 815 18 065 18 305 14 922 12 257 11 529 9 917 6 920 2 322 892 119 55 100 146 662 58 878 260 640
2010 11 553 11 480 11 658 15 199 16 709 17 916 21 193 20 712 16 502 16 849 16 623 17 728 17 807 14 189 11 255 9 766 7 298 3 889 837 122 49 890 144 232 65 163 259 285
2015 11 248 11 544 11 474 11 646 15 172 16 684 17 886 21 135 20 640 16 404 16 674 16 333 17 281 17 014 13 166 9 738 7 462 4 430 1 549 174 45 912 140 928 70 814 257 654
2020 10 608 11 235 11 537 11 459 11 626 15 153 16 659 17 839 21 059 20 526 16 243 16 412 15 946 16 588 15 891 11 598 7 718 4 827 1 996 383 44 839 135 517 74 947 255 303
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 2004 0–4 23 759 23 552 23 437 23 608 5–9 29 431 27 747 25 920 24 666 10–14 34 494 34 321 34 049 33 185 15–19 36 583 35 790 35 432 34 955 20–24 42 053 40 567 38 896 37 559 25–29 44 501 45 450 45 734 44 979 30–34 35 111 36 340 38 383 40 654 35–39 35 083 35 153 34 560 34 073 40–44 34 372 33 553 33 596 34 355 45–49 37 319 37 109 36 818 36 113 50–54 37 382 36 959 36 603 36 381 55–59 31 661 33 593 34 678 35 396 60–64 24 658 25 244 26 303 27 542 65–69 22 383 21 887 21 687 21 699 70–74 20 402 20 669 20 603 20 273 75–79 15 674 15 710 15 780 15 906 80–84 7 820 8 833 9 891 10 338 85–89 3 912 3 308 2 834 2 972 90–94 1 505 1 445 1 399 1 403 95+ 212 189 171 161 0–19 124 267 121 410 118 838 116 414 20–59 297 482 298 724 299 268 299 510 60+ 96 566 97 285 98 668 100 294 Celkem 518 315 517 419 516 774 516 218 Zdroj: výpočty: katedra demografie VŠE, Praha
2005 23 689 24 056 31 384 34 750 36 869 43 628 42 709 34 156 34 881 34 827 36 642 36 208 28 293 22 150 19 932 16 146 10 527 3 467 1 283 157 113 879 299 920 101 955 515 754
2010 23 744 23 672 24 037 31 343 34 659 36 757 43 455 42 491 33 936 34 505 34 163 35 501 34 518 26 296 19 612 16 243 11 412 5 786 1 268 186 102 796 295 467 115 321 513 584
2015 23 117 23 724 23 652 24 007 31 259 34 553 36 621 43 244 42 240 33 603 33 925 33 190 33 971 32 296 23 612 16 416 11 952 6 804 2 348 279 94 500 288 635 127 678 510 813
2020 21 800 23 089 23 704 23 621 23 945 31 169 34 432 36 448 42 998 41 856 33 091 33 060 31 860 31 983 29 317 20 152 12 589 7 592 3 130 637 92 214 276 999 137 260 506 473
189
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku v % (varianta nižší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 0–4 5–9 10–14 15–19 20–24 25–29 30–34 35–39 40–44 45–49 50–54 55–59 60–64 65–69 70–74 75–79 80–84 85–89 90–94 95+ 0–19 20–59 60+ Celkem
2001 2,4 2,9 3,4 3,6 4,2 4,4 3,5 3,5 3,4 3,7 3,6 3,0 2,2 1,9 1,7 1,1 0,5 0,2 0,1 0,0 12,4 29,3 7,7 49,4
2002 2,4 2,8 3,4 3,6 4,0 4,5 3,6 3,5 3,4 3,7 3,6 3,2 2,3 1,9 1,7 1,1 0,6 0,2 0,1 0,0 12,1 29,5 7,8 49,4
2003 2,3 2,6 3,4 3,5 3,9 4,5 3,8 3,4 3,4 3,7 3,6 3,3 2,4 1,9 1,7 1,1 0,7 0,2 0,1 0,0 11,9 29,6 8,0 49,4
2004 2,3 2,5 3,3 3,5 3,7 4,5 4,0 3,4 3,4 3,6 3,6 3,4 2,5 1,9 1,7 1,2 0,7 0,2 0,1 0,0 11,6 29,6 8,2 49,5
2005 2,3 2,4 3,1 3,5 3,7 4,3 4,3 3,4 3,5 3,5 3,6 3,5 2,6 1,9 1,6 1,2 0,7 0,2 0,1 0,0 11,4 29,7 8,4 49,5
2010 2,2 2,4 2,4 3,2 3,5 3,7 4,3 4,3 3,4 3,4 3,4 3,5 3,3 2,4 1,6 1,3 0,8 0,4 0,1 0,0 10,2 29,5 9,8 49,5
2015 2,1 2,3 2,4 2,4 3,2 3,5 3,7 4,4 4,3 3,4 3,4 3,3 3,3 3,0 2,1 1,3 0,9 0,5 0,2 0,0 9,2 29,2 11,2 49,5
2020 1,9 2,1 2,3 2,4 2,5 3,2 3,6 3,7 4,4 4,3 3,4 3,3 3,2 3,1 2,7 1,7 1,0 0,6 0,2 0,1 8,7 28,3 12,5 49,6
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 2,2 5–9 2,7 10–14 3,2 15–19 3,4 20–24 4,0 25–29 4,2 30–34 3,3 35–39 3,3 40–44 3,2 45–49 3,5 50–54 3,6 55–59 3,2 60–64 2,5 65–69 2,4 70–74 2,3 75–79 1,9 80–84 1,0 85–89 0,5 90–94 0,2 95+ 0,0 0–19 11,6 20–59 28,1 60+ 10,9 Celkem 50,6
2002 2,2 2,6 3,2 3,4 3,8 4,3 3,4 3,3 3,1 3,5 3,5 3,3 2,6 2,4 2,3 1,9 1,1 0,4 0,2 0,0 11,4 28,3 11,0 50,6
2003 2,2 2,4 3,2 3,3 3,6 4,3 3,6 3,3 3,1 3,5 3,5 3,4 2,7 2,3 2,3 1,9 1,3 0,4 0,2 0,0 11,1 28,3 11,1 50,6
2004 2,2 2,3 3,1 3,3 3,5 4,2 3,8 3,2 3,2 3,4 3,5 3,5 2,8 2,3 2,3 1,9 1,3 0,4 0,2 0,0 10,9 28,4 11,2 50,5
2005 2,2 2,3 3,0 3,2 3,5 4,1 4,0 3,2 3,3 3,3 3,5 3,6 2,9 2,4 2,2 1,9 1,3 0,5 0,2 0,0 10,7 28,5 11,4 50,5
2010 2,1 2,2 2,3 3,0 3,3 3,5 4,1 4,0 3,2 3,3 3,2 3,5 3,5 2,8 2,2 1,9 1,4 0,8 0,2 0,0 9,6 28,2 12,7 50,5
2015 2,0 2,1 2,2 2,3 3,0 3,3 3,5 4,2 4,1 3,2 3,3 3,2 3,4 3,4 2,6 1,9 1,5 0,9 0,3 0,0 8,7 27,8 14,0 50,5
2020 1,8 2,0 2,2 2,3 2,3 3,0 3,3 3,6 4,2 4,1 3,3 3,3 3,2 3,3 3,2 2,3 1,5 1,0 0,4 0,1 8,3 27,1 15,0 50,4
190
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 2004 2005 0–4 4,6 4,6 4,5 4,5 4,5 5–9 5,7 5,4 5,0 4,8 4,7 10–14 6,7 6,6 6,6 6,4 6,1 15–19 7,1 6,9 6,9 6,8 6,7 20–24 8,1 7,8 7,5 7,3 7,2 25–29 8,6 8,8 8,9 8,7 8,5 30–34 6,8 7,0 7,4 7,9 8,3 35–39 6,8 6,8 6,7 6,6 6,6 40–44 6,6 6,5 6,5 6,7 6,8 45–49 7,2 7,2 7,1 7,0 6,8 50–54 7,2 7,1 7,1 7,0 7,1 55–59 6,1 6,5 6,7 6,9 7,0 60–64 4,8 4,9 5,1 5,3 5,5 65–69 4,3 4,2 4,2 4,2 4,3 70–74 3,9 4,0 4,0 3,9 3,9 75–79 3,0 3,0 3,1 3,1 3,1 80–84 1,5 1,7 1,9 2,0 2,0 85–89 0,8 0,6 0,5 0,6 0,7 90–94 0,3 0,3 0,3 0,3 0,2 95+ 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0–19 24,0 23,5 23,0 22,5 22,0 20–59 57,4 57,7 57,9 58,0 58,2 60+ 18,6 18,8 19,1 19,4 19,8 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Výpočty: katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ)
2010 4,4 4,6 4,7 6,1 6,8 7,2 8,5 8,3 6,6 6,7 6,7 6,9 6,7 5,1 3,8 3,2 2,2 1,1 0,2 0,0 19,7 57,7 22,5 100,0
2015 4,1 4,4 4,6 4,7 6,2 6,8 7,2 8,5 8,3 6,6 6,7 6,6 6,7 6,4 4,7 3,2 2,4 1,3 0,5 0,1 17,8 57,0 25,2 100,0
2020 3,7 4,1 4,5 4,7 4,8 6,2 6,9 7,3 8,6 8,4 6,6 6,6 6,4 6,4 5,9 4,0 2,5 1,5 0,6 0,1 17,0 55,5 27,5 100,0
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku v % (varianta vyšší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 2001 0–4 2,4 5–9 2,9 10–14 3,4 15–19 3,6 20–24 4,2 25–29 4,4 30–34 3,5 35–39 3,5 40–44 3,4 45–49 3,7 50–54 3,6 55–59 3,0 60–64 2,2 65–69 1,9 70–74 1,7 75–79 1,1 80–84 0,5 85–89 0,2 90–94 0,1 95+ 0,0 0–19 12,4 20–59 29,3 60+ 7,7 Celkem 49,4
2002 2,4 2,8 3,4 3,6 4,0 4,5 3,6 3,5 3,4 3,7 3,6 3,2 2,3 1,9 1,7 1,1 0,6 0,2 0,1 0,0 12,1 29,5 7,8 49,4
2003 2,3 2,6 3,4 3,5 3,9 4,5 3,8 3,4 3,4 3,7 3,6 3,3 2,4 1,9 1,7 1,1 0,7 0,2 0,1 0,0 11,9 29,6 8,0 49,4
2004 2,4 2,5 3,3 3,5 3,7 4,5 4,0 3,4 3,4 3,6 3,6 3,4 2,5 1,9 1,7 1,2 0,7 0,2 0,1 0,0 11,6 29,6 8,2 49,5
2005 2,4 2,4 3,1 3,5 3,7 4,3 4,3 3,4 3,5 3,5 3,6 3,5 2,6 1,9 1,6 1,2 0,7 0,2 0,1 0,0 11,4 29,7 8,4 49,5
2010 2,4 2,4 2,4 3,1 3,5 3,7 4,3 4,2 3,4 3,4 3,4 3,5 3,3 2,4 1,6 1,3 0,8 0,4 0,1 0,0 10,3 29,4 9,8 49,5
2015 2,3 2,4 2,4 2,4 3,1 3,5 3,7 4,3 4,2 3,4 3,4 3,3 3,3 3,0 2,0 1,3 0,9 0,5 0,2 0,0 9,5 28,9 11,1 49,6
2020 2,2 2,3 2,4 2,4 2,4 3,2 3,5 3,7 4,3 4,2 3,3 3,3 3,1 3,0 2,7 1,7 1,0 0,5 0,2 0,1 9,4 27,9 12,3 49,6 191
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 2,2 5–9 2,7 10–14 3,2 15–19 3,4 20–24 4,0 25–29 4,2 30–34 3,3 35–39 3,3 40–44 3,2 45–49 3,5 50–54 3,6 55–59 3,2 60–64 2,5 65–69 2,4 70–74 2,3 75–79 1,9 80–84 1,0 85–89 0,5 90–94 0,2 95+ 0,0 0–19 11,6 20–59 28,1 60+ 10,9 Celkem 50,6
2002 2,2 2,6 3,2 3,4 3,8 4,3 3,4 3,3 3,1 3,5 3,5 3,3 2,6 2,4 2,3 1,9 1,1 0,4 0,2 0,0 11,4 28,3 11,0 50,6
Obě pohlaví Věk 2001 2002 0–4 4,6 4,6 5–9 5,7 5,4 10–14 6,7 6,6 15–19 7,1 6,9 20–24 8,1 7,8 25–29 8,6 8,8 30–34 6,8 7,0 35–39 6,8 6,8 40–44 6,6 6,5 45–49 7,2 7,2 50–54 7,2 7,1 55–59 6,1 6,5 60–64 4,8 4,9 65–69 4,3 4,2 70–74 3,9 4,0 75–79 3,0 3,0 80–84 1,5 1,7 85–89 0,8 0,6 90–94 0,3 0,3 95+ 0,0 0,0 0–19 24,0 23,5 20–59 57,4 57,7 60+ 18,6 18,8 Celkem 100,0 100,0 Výpočty: katedra demografie VŠE, Praha 192
2003 2,2 2,4 3,2 3,3 3,6 4,3 3,6 3,3 3,1 3,5 3,5 3,4 2,7 2,3 2,3 1,9 1,3 0,4 0,2 0,0 11,1 28,3 11,1 50,6
2004 2,2 2,3 3,1 3,3 3,5 4,2 3,8 3,2 3,2 3,4 3,5 3,5 2,8 2,3 2,3 1,9 1,3 0,4 0,2 0,0 10,9 28,4 11,2 50,5
2005 2,2 2,3 2,9 3,2 3,5 4,1 4,0 3,2 3,3 3,3 3,5 3,5 2,9 2,4 2,2 1,9 1,3 0,5 0,2 0,0 10,7 28,4 11,4 50,5
2010 2,2 2,2 2,3 3,0 3,3 3,5 4,1 4,0 3,2 3,3 3,2 3,5 3,5 2,8 2,2 1,9 1,4 0,8 0,2 0,0 9,7 28,1 12,7 50,5
2015 2,2 2,3 2,2 2,3 3,0 3,3 3,5 4,1 4,0 3,2 3,3 3,2 3,4 3,3 2,6 1,9 1,5 0,9 0,3 0,0 9,0 27,6 13,9 50,4
2020 2,1 2,2 2,3 2,3 2,3 3,0 3,3 3,5 4,2 4,1 3,2 3,2 3,1 3,3 3,1 2,3 1,5 1,0 0,4 0,1 8,9 26,8 14,8 50,4
2003 4,5 5,0 6,6 6,9 7,5 8,8 7,4 6,7 6,5 7,1 7,1 6,7 5,1 4,2 4,0 3,1 1,9 0,5 0,3 0,0 23,0 57,9 19,1 100,0
2004 4,6 4,8 6,4 6,8 7,3 8,7 7,9 6,6 6,7 7,0 7,0 6,9 5,3 4,2 3,9 3,1 2,0 0,6 0,3 0,0 22,6 58,0 19,4 100,0
2005 4,6 4,7 6,1 6,7 7,1 8,5 8,3 6,6 6,8 6,8 7,1 7,0 5,5 4,3 3,9 3,1 2,0 0,7 0,2 0,0 22,1 58,2 19,8 100,0
2010 4,6 4,6 4,7 6,1 6,7 7,2 8,5 8,3 6,6 6,7 6,7 6,9 6,7 5,1 3,8 3,2 2,2 1,1 0,2 0,0 20,0 57,5 22,5 100,0
2015 4,5 4,6 4,6 4,7 6,1 6,8 7,2 8,5 8,3 6,6 6,6 6,5 6,7 6,3 4,6 3,2 2,3 1,3 0,5 0,1 18,5 56,5 25,0 100,0
2020 4,3 4,6 4,7 4,7 4,7 6,2 6,8 7,2 8,5 8,3 6,5 6,5 6,3 6,3 5,8 4,0 2,5 1,5 0,6 0,1 18,2 54,7 27,1 100,0
Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (varianta nižší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2002 -140 -836 -85 -408 -742 469 586 24 -466 -115 -149 1 055 367 -219 128 100 282 -155 5 – -1 469 662 508 -299
2003 -228 -1 794 -200 -648 -1 524 451 1 732 -326 -486 -166 -294 1 644 900 -270 151 144 649 -277 10 -5 -2 870 1 031 1 302 -537
2004 -215 -2 454 -684 -791 -2 235 117 2 778 -508 -113 -457 -477 2 073 1 567 -221 -45 303 772 -224 40 -7 -4 144 1 178 2 185 -781
2005 -273 -2 811 -1 604 -826 -2 637 -550 3 825 -481 96 -1 106 -233 2 577 1 903 -17 -168 490 832 -51 14 -6 -5 514 1 491 2 997 -1 026
2010 -862 -3 175 -5 396 -2 695 -3 612 -4 104 4 152 3 707 -390 -1 462 -1 270 2 447 5 243 2 197 -214 738 1 339 701 54 20 -12 128 -532 10 078 -2 582
2015 -1 687 -3 763 -5 759 -6 478 -5 475 -5 076 625 4 037 3 776 -1 919 -1 559 1 531 5 222 5 372 1 875 939 1 715 1 178 422 61 -17 687 -4 060 16 784 -4 963
2020 -2 715 -4 588 -6 348 -6 840 -9 243 -6 929 -337 537 4 115 2 212 -1 962 1 322 4 446 5 485 4 855 2 815 2 096 1 569 757 210 -20 491 -10 285 22 233 -8 543
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2002 -67 -848 -88 -385 -744 480 643 46 -353 -95 -274 877 219 -277 139 -64 731 -449 -65 -23 -1 388 580 211 -597
2003 -147 -1 717 -245 -503 -1 633 782 1 540 -197 -290 -335 -485 1 373 745 -426 50 -38 1 422 -801 -116 -36 -2 612 755 800 -1 057
2004 -99 -2 311 -625 -837 -2 259 361 2 765 -502 96 -749 -524 1 662 1 317 -463 -84 -71 1 746 -716 -142 -44 -3 872 850 1 543 -1 479
2005 -112 -2 564 -1 506 -1 007 -2 547 -323 3 773 -446 413 -1 386 -507 1 970 1 732 -216 -302 -18 1 875 -394 -236 -49 -5 189 947 2 392 -1 850
2010 -590 -2 903 -5 061 -2 545 -3 782 -3 640 4 192 3 701 -46 -1 352 -1 949 1 393 4 617 1 716 -576 -169 2 253 1 173 -291 -46 -11 099 -1 483 8 677 -3 905
2015 -1 370 -3 383 -5 401 -6 098 -5 319 -4 872 885 4 124 4 092 -1 797 -1 898 -2 4 091 4 541 1 335 -197 2 417 1 714 421 6 -16 252 -4 787 14 328 -6 711
2020 -2 347 -4 165 -5 880 -6 439 -8 865 -6 403 -342 828 4 511 2 325 -2 329 77 2 756 4 115 4 060 1 663 2 673 2 111 868 215 -18 831 -10 198 18 461 -10 568 193
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 2004 2005 0–4 – -207 -375 -314 -385 5–9 – -1 684 -3 511 -4 765 -5 375 10–14 – -173 -445 -1 309 -3 110 15–19 – -793 -1 151 -1 628 -1 833 20–24 – -1 486 -3 157 -4 494 -5 184 25–29 – 949 1 233 478 -873 30–34 – 1 229 3 272 5 543 7 598 35–39 – 70 -523 -1 010 -927 40–44 – -819 -776 -17 509 45–49 – -210 -501 -1 206 -2 492 50–54 – -423 -779 -1 001 -740 55–59 – 1 932 3 017 3 735 4 547 60–64 – 586 1 645 2 884 3 635 65–69 – -496 -696 -684 -233 70–74 – 267 201 -129 -470 75–79 – 36 106 232 472 80–84 – 1 013 2 071 2 518 2 707 85–89 – -604 -1 078 -940 -445 90–94 – -60 -106 -102 -222 95+ – -23 -41 -51 -55 0–19 – -2 857 -5 482 -8 016 -10 703 20–59 – 1 242 1 786 2 028 2 438 60+ – 719 2 102 3 728 5 389 Celkem – -896 -1 594 -2 260 -2 876 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ)
2010 -1 452 -6 078 -10 457 -5 240 -7 394 -7 744 8 344 7 408 -436 -2 814 -3 219 3 840 9 860 3 913 -790 569 3 592 1 874 -237 -26 -23 227 -2 015 18 755 -6 487
2015 -3 057 -7 146 -11 160 -12 576 -10 794 -9 948 1 510 8 161 7 868 -3 716 -3 457 1 529 9 313 9 913 3 210 742 4 132 2 892 843 67 -33 939 -8 847 31 112 -11 674
2020 -5 062 -8 753 -12 228 -13 279 -18 108 -13 332 -679 1 365 8 626 4 537 -4 291 1 399 7 202 9 600 8 915 4 478 4 769 3 680 1 625 425 -39 322 -20 483 40 694 -19 111
Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (varianta vyšší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem – 194
2002 -140 -836 -85 -408 -742 469 586 24 -466 -115 -149 1 055 367 -219 128 100 282 -155 5 – -1 469 662 508 -299
2003 -200 -1 794 -200 -648 -1 524 451 1 732 -326 -486 -166 -294 1 644 900 -270 151 144 649 -277 10 -5 -2 842 1 031 1 302 -509
2004 -131 -2 454 -684 -791 -2 235 117 2 778 -508 -113 -457 -477 2 073 1 567 -221 -45 303 772 -224 40 -7 -4 060 1 178 2 185 -697
2005 -113 -2 811 -1 604 -826 -2 637 -550 3 825 -481 96 -1 106 -233 2 577 1 903 -17 -168 490 832 -51 14 -6 -5 354 1 491 2 997 -866
2010 -125 -3 011 -5 396 -2 695 -3 612 -4 104 4 152 3 707 -390 -1 462 -1 270 2 447 5 243 2 197 -214 738 1 339 701 54 20 -11 227 -532 10 078 -1 681
2015 -447 -3 023 -5 597 -6 478 -5 475 -5 076 625 4 037 3 776 -1 919 -1 559 1 531 5 222 5 372 1 875 939 1 715 1 178 422 61 -15 545 -4 060 16 784 -2 821
2020 -1 124 -3 349 -5 608 -6 677 -9 243 -6 929 -337 537 4 115 2 212 -1 962 1 322 4 446 5 485 4 855 2 815 2 096 1 569 757 210 -16 758 -10 285 22 233 -4 810
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2002 -67 -848 -88 -385 -744 480 643 46 -353 -95 -274 877 219 -277 139 -64 731 -449 -65 -23 -1 388 580 211 -597
2003 -122 -1 717 -245 -503 -1 633 782 1 540 -197 -290 -335 -485 1 373 745 -426 50 -38 1 422 -801 -116 -36 -2 587 755 800 -1 032
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 0–4 – -207 -322 5–9 – -1 684 -3 511 10–14 – -173 -445 15–19 – -793 -1 151 20–24 – -1 486 -3 157 25–29 – 949 1 233 30–34 – 1 229 3 272 35–39 – 70 -523 40–44 – -819 -776 45–49 – -210 -501 50–54 – -423 -779 55–59 – 1 932 3 017 60–64 – 586 1 645 65–69 – -496 -696 70–74 – 267 201 75–79 – 36 106 80–84 – 1 013 2 071 85–89 – -604 -1 078 90–94 – -60 -106 95+ – -23 -41 0–19 – -2 857 -5 429 20–59 – 1 242 1 786 60+ – 719 2 102 Celkem – -896 -1 541 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE, Praha
2004 -20 -2 311 -625 -837 -2 259 361 2 765 -502 96 -749 -524 1 662 1 317 -463 -84 -71 1 746 -716 -142 -44 -3 793 850 1 543 -1 400
2004 -151 -4 765 -1 309 -1 628 -4 494 478 5 543 -1 010 -17 -1 206 -1 001 3 735 2 884 -684 -129 232 2 518 -940 -102 -51 -7 853 2 028 3 728 -2 097
2005 43 -2 564 -1 506 -1 007 -2 547 -323 3 773 -446 413 -1 386 -507 1 970 1 732 -216 -302 -18 1 875 -394 -236 -49 -5 034 947 2 392 -1 695
2010 110 -2 748 -5 061 -2 545 -3 782 -3 640 4 192 3 701 -46 -1 352 -1 949 1 393 4 617 1 716 -576 -169 2 253 1 173 -291 -46 -10 244 -1 483 8 677 -3 050
2015 -195 -2 684 -5 245 -6 098 -5 319 -4 872 885 4 124 4 092 -1 797 -1 898 -2 4 091 4 541 1 335 -197 2 417 1 714 421 6 -14 222 -4 787 14 328 -4 681
2020 -835 -2 993 -5 182 -6 285 -8 865 -6 403 -342 828 4 511 2 325 -2 329 77 2 756 4 115 4 060 1 663 2 673 2 111 868 215 -15 295 -10 198 18 461 -7 032
2005 -70 -5 375 -3 110 -1 833 -5 184 -873 7 598 -927 509 -2 492 -740 4 547 3 635 -233 -470 472 2 707 -445 -222 -55 -10 388 2 438 5 389 -2 561
2010 -15 -5 759 -10 457 -5 240 -7 394 -7 744 8 344 7 408 -436 -2 814 -3 219 3 840 9 860 3 913 -790 569 3 592 1 874 -237 -26 -21 471 -2 015 18 755 -4 731
2015 -642 -5 707 -10 842 -12 576 -10 794 -9 948 1 510 8 161 7 868 -3 716 -3 457 1 529 9 313 9 913 3 210 742 4 132 2 892 843 67 -29 767 -8 847 31 112 -7 502
2020 -1 959 -6 342 -10 790 -12 962 -18 108 -13 332 -679 1 365 8 626 4 537 -4 291 1 399 7 202 9 600 8 915 4 478 4 769 3 680 1 625 425 -32 053 -20 483 40 694 -11 842
195
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) (varianta nižší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2002 -1,1 -5,5 -0,5 -2,2 -3,4 2,0 3,2 0,1 -2,6 -0,6 -0,8 6,9 3,2 -2,2 1,5 1,7 10,2 -13,0 1,3 – -2,3 0,4 1,3 -0,1
2003 -1,9 -11,8 -1,1 -3,4 -7,1 2,0 9,6 -1,8 -2,7 -0,9 -1,6 10,7 7,8 -2,7 1,8 2,5 23,4 -23,2 2,7 -11,4 -4,5 0,7 3,2 -0,2
2004 -1,7 -16,1 -3,8 -4,2 -10,4 0,5 15,3 -2,8 -0,6 -2,4 -2,5 13,5 13,7 -2,2 -0,5 5,3 27,8 -18,7 10,6 -15,9 -6,5 0,8 5,5 -0,3
2005 -2,2 -18,5 -9,0 -4,4 -12,2 -2,4 21,1 -2,7 0,5 -5,8 -1,2 16,8 16,6 -0,2 -2,0 8,5 30,0 -4,3 3,7 -13,6 -8,6 1,0 7,5 -0,4
2010 -7,0 -20,9 -30,4 -14,3 -16,8 -17,9 22,9 20,5 -2,2 -7,6 -6,8 16,0 45,7 22,2 -2,5 12,9 48,3 58,6 14,3 45,5 -18,9 -0,4 25,1 -1,0
2015 -13,7 -24,8 -32,4 -34,4 -25,4 -22,1 3,5 22,3 21,2 -10,0 -8,3 10,0 45,5 54,2 21,9 16,4 61,8 98,5 111,9 138,6 -27,6 -2,7 41,9 -1,9
2020 -22,0 -30,2 -35,7 -36,3 -42,9 -30,2 -1,9 3,0 23,1 11,6 -10,4 8,6 38,8 55,3 56,6 49,1 75,5 131,2 200,8 477,3 -32,0 -6,8 55,5 -3,3
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2002 -0,6 -6,0 -0,5 -2,2 -3,6 2,2 3,8 0,3 -2,1 -0,5 -1,5 5,4 1,7 -2,2 1,2 -0,6 14,5 -16,5 -5,8 -13,7 -2,3 0,4 0,4 -0,2
2003 -1,3 -12,1 -1,5 -2,8 -8,0 3,6 9,1 -1,2 -1,8 -1,8 -2,6 8,4 5,6 -3,4 0,4 -0,4 28,2 -29,5 -10,3 -21,4 -4,3 0,5 1,4 -0,4
2004 -0,9 -16,2 -3,7 -4,7 -11,0 1,7 16,3 -3,0 0,6 -4,1 -2,8 10,2 10,0 -3,7 -0,7 -0,7 34,6 -26,4 -12,6 -26,2 -6,4 0,6 2,7 -0,6
2005 -1,0 -18,0 -9,0 -5,7 -12,4 -1,5 22,2 -2,6 2,5 -7,6 -2,7 12,1 13,1 -1,7 -2,6 -0,2 37,2 -14,5 -20,9 -29,2 -8,6 0,6 4,2 -0,7
2010 -5,2 -20,4 -30,3 -14,3 -18,5 -16,9 24,7 21,8 -0,3 -7,4 -10,5 8,5 35,0 13,8 -4,9 -1,7 44,7 43,2 -25,8 -27,4 -18,5 -1,0 15,4 -1,5
2015 -12,0 -23,8 -32,3 -34,4 -26,0 -22,6 5,2 24,2 24,7 -9,9 -10,2 -0,0 31,0 36,4 11,3 -2,0 47,9 63,1 37,3 3,6 -27,0 -3,3 25,4 -2,6
2020 -20,5 -29,3 -35,2 -36,3 -43,3 -29,7 -2,0 4,9 27,3 12,8 -12,5 0,5 20,9 33,0 34,3 16,7 53,0 77,7 77,0 128,0 -31,3 -7,0 32,7 -4,0
196
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 2004 2005 0–4 – -0,9 -1,6 -1,3 -1,6 5–9 – -5,7 -11,9 -16,2 -18,3 10–14 – -0,5 -1,3 -3,8 -9,0 15–19 – -2,2 -3,1 -4,5 -5,0 20–24 – -3,5 -7,5 -10,7 -12,3 25–29 – 2,1 2,8 1,1 -2,0 30–34 – 3,5 9,3 15,8 21,6 35–39 – 0,2 -1,5 -2,9 -2,6 40–44 – -2,4 -2,3 -0,0 1,5 45–49 – -0,6 -1,3 -3,2 -6,7 50–54 – -1,1 -2,1 -2,7 -2,0 55–59 – 6,1 9,5 11,8 14,4 60–64 – 2,4 6,7 11,7 14,7 65–69 – -2,2 -3,1 -3,1 -1,0 70–74 – 1,3 1,0 -0,6 -2,3 75–79 – 0,2 0,7 1,5 3,0 80–84 – 13,0 26,5 32,2 34,6 85–89 – -15,4 -27,6 -24,0 -11,4 90–94 – -4,0 -7,0 -6,8 -14,8 95+ – -10,8 -19,3 -24,1 -25,9 0–19 – -2,3 -4,4 -6,5 -8,6 20–59 – 0,4 0,6 0,7 0,8 60+ – 0,7 2,2 3,9 5,6 Celkem – -0,2 -0,3 -0,4 -0,6 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ)
2010 -6,1 -20,7 -30,3 -14,3 -17,6 -17,4 23,8 21,1 -1,3 -7,5 -8,6 12,1 40,0 17,5 -3,9 3,6 45,9 47,9 -15,7 -12,3 -18,7 -0,7 19,4 -1,3
2015 -12,9 -24,3 -32,4 -34,4 -25,7 -22,4 4,3 23,3 22,9 -10,0 -9,2 4,8 37,8 44,3 15,7 4,7 52,8 73,9 56,0 31,6 -27,3 -3,0 32,2 -2,3
2020 -21,3 -29,7 -35,4 -36,3 -43,1 -30,0 -1,9 3,9 25,1 12,2 -11,5 4,4 29,2 42,9 43,7 28,6 61,0 94,1 108,0 200,5 -31,6 -6,9 42,1 -3,7
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) (varianta vyšší plodnosti) Muži kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2002 -1,1 -5,5 -0,5 -2,2 -3,4 2,0 3,2 0,1 -2,6 -0,6 -0,8 6,9 3,2 -2,2 1,5 1,7 10,2 -13,0 1,3 – -2,3 0,4 1,3 -0,1
2003 -1,6 -11,8 -1,1 -3,4 -7,1 2,0 9,6 -1,8 -2,7 -0,9 -1,6 10,7 7,8 -2,7 1,8 2,5 23,4 -23,2 2,7 -11,4 -4,4 0,7 3,2 -0,2
2004 -1,1 -16,1 -3,8 -4,2 -10,4 0,5 15,3 -2,8 -0,6 -2,4 -2,5 13,5 13,7 -2,2 -0,5 5,3 27,8 -18,7 10,6 -15,9 -6,3 0,8 5,5 -0,3
2005 -0,9 -18,5 -9,0 -4,4 -12,2 -2,4 21,1 -2,7 0,5 -5,8 -1,2 16,8 16,6 -0,2 -2,0 8,5 30,0 -4,3 3,7 -13,6 -8,3 1,0 7,5 -0,3
2010 -1,0 -19,8 -30,4 -14,3 -16,8 -17,9 22,9 20,5 -2,2 -7,6 -6,8 16,0 45,7 22,2 -2,5 12,9 48,3 58,6 14,3 45,5 -17,5 -0,4 25,1 -0,7
2015 -3,6 -19,9 -31,5 -34,4 -25,4 -22,1 3,5 22,3 21,2 -10,0 -8,3 10,0 45,5 54,2 21,9 16,4 61,8 98,5 111,9 138,6 -24,2 -2,7 41,9 -1,1
2020 -9,1 -22,0 -31,5 -35,4 -42,9 -30,2 -1,9 3,0 23,1 11,6 -10,4 8,6 38,8 55,3 56,6 49,1 75,5 131,2 200,8 477,3 -26,1 -6,8 55,5 -1,9 197
Ženy kraj Vysočina Věk 2001 0–4 – 5–9 – 10–14 – 15–19 – 20–24 – 25–29 – 30–34 – 35–39 – 40–44 – 45–49 – 50–54 – 55–59 – 60–64 – 65–69 – 70–74 – 75–79 – 80–84 – 85–89 – 90–94 – 95+ – 0–19 – 20–59 – 60+ – Celkem –
2003 -1,1 -12,1 -1,5 -2,8 -8,0 3,6 9,1 -1,2 -1,8 -1,8 -2,6 8,4 5,6 -3,4 0,4 -0,4 28,2 -29,5 -10,3 -21,4 -4,3 0,5 1,4 -0,4
2004 -0,2 -16,2 -3,7 -4,7 -11,0 1,7 16,3 -3,0 0,6 -4,1 -2,8 10,2 10,0 -3,7 -0,7 -0,7 34,6 -26,4 -12,6 -26,2 -6,3 0,6 2,7 -0,5
2005 0,4 -18,0 -9,0 -5,7 -12,4 -1,5 22,2 -2,6 2,5 -7,6 -2,7 12,1 13,1 -1,7 -2,6 -0,2 37,2 -14,5 -20,9 -29,2 -8,4 0,6 4,2 -0,6
2010 1,0 -19,3 -30,3 -14,3 -18,5 -16,9 24,7 21,8 -0,3 -7,4 -10,5 8,5 35,0 13,8 -4,9 -1,7 44,7 43,2 -25,8 -27,4 -17,0 -1,0 15,4 -1,2
2015 -1,7 -18,9 -31,4 -34,4 -26,0 -22,6 5,2 24,2 24,7 -9,9 -10,2 -0,0 31,0 36,4 11,3 -2,0 47,9 63,1 37,3 3,6 -23,7 -3,3 25,4 -1,8
2020 -7,3 -21,0 -31,0 -35,4 -43,3 -29,7 -2,0 4,9 27,3 12,8 -12,5 0,5 20,9 33,0 34,3 16,7 53,0 77,7 77,0 128,0 -25,4 -7,0 32,7 -2,7
Obě pohlaví Věk 2001 2002 2003 0–4 – -0,9 -1,4 5–9 – -5,7 -11,9 10–14 – -0,5 -1,3 15–19 – -2,2 -3,1 20–24 – -3,5 -7,5 25–29 – 2,1 2,8 30–34 – 3,5 9,3 35–39 – 0,2 -1,5 40–44 – -2,4 -2,3 45–49 – -0,6 -1,3 50–54 – -1,1 -2,1 55–59 – 6,1 9,5 60–64 – 2,4 6,7 65–69 – -2,2 -3,1 70–74 – 1,3 1,0 75–79 – 0,2 0,7 80–84 – 13,0 26,5 85–89 – -15,4 -27,6 90–94 – -4,0 -7,0 95+ – -10,8 -19,3 0–19 – -2,3 -4,4 20–59 – 0,4 0,6 60+ – 0,7 2,2 Celkem – -0,2 -0,3 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE, Praha
2004 -0,6 -16,2 -3,8 -4,5 -10,7 1,1 15,8 -2,9 -0,0 -3,2 -2,7 11,8 11,7 -3,1 -0,6 1,5 32,2 -24,0 -6,8 -24,1 -6,3 0,7 3,9 -0,4
2005 -0,3 -18,3 -9,0 -5,0 -12,3 -2,0 21,6 -2,6 1,5 -6,7 -2,0 14,4 14,7 -1,0 -2,3 3,0 34,6 -11,4 -14,8 -25,9 -8,4 0,8 5,6 -0,5
2010 -0,1 -19,6 -30,3 -14,3 -17,6 -17,4 23,8 21,1 -1,3 -7,5 -8,6 12,1 40,0 17,5 -3,9 3,6 45,9 47,9 -15,7 -12,3 -17,3 -0,7 19,4 -0,9
2015 -2,7 -19,4 -31,4 -34,4 -25,7 -22,4 4,3 23,3 22,9 -10,0 -9,2 4,8 37,8 44,3 15,7 4,7 52,8 73,9 56,0 31,6 -24,0 -3,0 32,2 -1,4
2020 -8,2 -21,5 -31,3 -35,4 -43,1 -30,0 -1,9 3,9 25,1 12,2 -11,5 4,4 29,2 42,9 43,7 28,6 61,0 94,1 108,0 200,5 -25,8 -6,9 42,1 -2,3
198
2002 -0,6 -6,0 -0,5 -2,2 -3,6 2,2 3,8 0,3 -2,1 -0,5 -1,5 5,4 1,7 -2,2 1,2 -0,6 14,5 -16,5 -5,8 -13,7 -2,3 0,4 0,4 -0,2
Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta nižší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Havlíčkův Brod Věk Muži 0–19 20–59 60+ Celkem Ženy 0–19 20–59 60+ Celkem Obě pohlaví 0–19 20–59 60+ Celkem
2001
2002
2003
2004
2005
2010
2015
2020
11 27 7 46
511 885 558 954
11 28 7 46
202 000 679 881
10 28 7 46
970 010 853 833
10 28 8 46
728 023 020 771
10 28 8 46
460 079 167 706
9 27 9 46
275 578 477 330
8 26 10 45
347 674 763 784
7 25 11 45
813 539 648 000
10 26 10 47
672 573 720 965
10 26 10 47
414 688 749 851
10 26 10 47
194 664 906 764
9 26 11 47
932 721 028 681
9 26 11 47
687 733 178 598
8 26 12 47
685 145 316 146
7 25 13 46
839 345 324 508
7 24 13 45
375 286 999 660
22 54 18 94
183 458 278 919
21 54 18 94
616 688 428 732
21 54 18 94
164 674 759 597
20 54 19 94
660 744 048 452
20 54 19 94
147 812 345 304
17 53 21 93
960 723 793 476
16 52 24 92
186 019 087 292
15 49 25 90
188 825 647 660
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 12,1 11,8 11,6 11,4 11,1 9,9 9,0 8,6 20–59 29,4 29,6 29,6 29,7 29,8 29,5 28,9 28,2 60+ 8,0 8,1 8,3 8,5 8,7 10,1 11,7 12,8 Celkem 49,5 49,5 49,5 49,5 49,5 49,6 49,6 49,6 Ženy 0–19 11,2 11,0 10,8 10,5 10,3 9,3 8,5 8,1 20–59 28,0 28,2 28,2 28,3 28,3 28,0 27,5 26,8 60+ 11,3 11,3 11,5 11,7 11,9 13,2 14,4 15,4 Celkem 50,5 50,5 50,5 50,5 50,5 50,4 50,4 50,4 Obě pohlaví 0–19 23,4 22,8 22,4 21,9 21,4 19,2 17,5 16,8 20–59 57,4 57,7 57,8 58,0 58,1 57,5 56,4 55,0 60+ 19,3 19,5 19,8 20,2 20,5 23,3 26,1 28,3 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -309 -541 -783 -1 051 -2 236 -3 164 20–59 – 115 125 138 194 -307 -1 211 60+ – 121 295 462 609 1 919 3 205 Celkem – -73 -121 -183 -248 -624 -1 170 Ženy 0–19 – -258 -478 -740 -985 -1 987 -2 833 20–59 – 115 91 148 160 -428 -1 228 60+ – 29 186 308 458 1 596 2 604 Celkem – -114 -201 -284 -367 -819 -1 457 Obě pohlaví 0–19 – -567 -1 019 -1 523 -2 036 -4 223 -5 997 20–59 – 230 216 286 354 -735 -2 439 60+ – 150 481 770 1 067 3 515 5 809 Celkem – -187 -322 -467 -615 -1 443 -2 627
2020 -3 -2 4 -1
698 346 090 954
-3 -2 3 -2
297 287 279 305
-6 -4 7 -4
995 633 369 259 199
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,7 -4,7 -6,8 -9,1 -19,4 -27,5 -32,1 20–59 – 0,4 0,4 0,5 0,7 -1,1 -4,3 -8,4 60+ – 1,6 3,9 6,1 8,1 25,4 42,4 54,1 Celkem – -0,2 -0,3 -0,4 -0,5 -1,3 -2,5 -4,2 Ženy 0–19 – -2,4 -4,5 -6,9 -9,2 -18,6 -26,5 -30,9 20–59 – 0,4 0,3 0,6 0,6 -1,6 -4,6 -8,6 60+ – 0,3 1,7 2,9 4,3 14,9 24,3 30,6 Celkem – -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,7 -3,0 -4,8 Obě pohlaví 0–19 – -2,6 -4,6 -6,9 -9,2 -19,0 -27,0 -31,5 20–59 – 0,4 0,4 0,5 0,7 -1,3 -4,5 -8,5 60+ – 0,8 2,6 4,2 5,8 19,2 31,8 40,3 Celkem – -0,2 -0,3 -0,5 -0,6 -1,5 -2,8 -4,5 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta vyšší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Havlíčkův Brod Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 11 511 11 202 10 975 10 743 10 489 9 439 8 730 8 476 20–59 27 885 28 000 28 010 28 023 28 079 27 578 26 674 25 539 60+ 7 558 7 679 7 853 8 020 8 167 9 477 10 763 11 648 Celkem 46 954 46 881 46 838 46 786 46 735 46 494 46 167 45 663 Ženy 0–19 10 672 10 414 10 198 9 947 9 715 8 842 8 203 8 000 20–59 26 573 26 688 26 664 26 721 26 733 26 145 25 345 24 286 60+ 10 720 10 749 10 906 11 028 11 178 12 316 13 324 13 999 Celkem 47 965 47 851 47 768 47 696 47 626 47 303 46 872 46 285 Obě pohlaví 0–19 22 183 21 616 21 173 20 690 20 204 18 281 16 933 16 476 20–59 54 458 54 688 54 674 54 744 54 812 53 723 52 019 49 825 60+ 18 278 18 428 18 759 19 048 19 345 21 793 24 087 25 647 Celkem 94 919 94 732 94 606 94 482 94 361 93 797 93 039 91 948 Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 12,1 11,8 11,6 11,4 11,1 10,1 9,4 9,2 20–59 29,4 29,6 29,6 29,7 29,8 29,4 28,7 27,8 60+ 8,0 8,1 8,3 8,5 8,7 10,1 11,6 12,7 Celkem 49,5 49,5 49,5 49,5 49,5 49,6 49,6 49,7 Ženy 0–19 11,2 11,0 10,8 10,5 10,3 9,4 8,8 8,7 20–59 28,0 28,2 28,2 28,3 28,3 27,9 27,2 26,4 60+ 11,3 11,3 11,5 11,7 11,8 13,1 14,3 15,2 Celkem 50,5 50,5 50,5 50,5 50,5 50,4 50,4 50,3 Obě pohlaví 0–19 23,4 22,8 22,4 21,9 21,4 19,5 18,2 17,9 20–59 57,4 57,7 57,8 57,9 58,1 57,3 55,9 54,2 60+ 19,3 19,5 19,8 20,2 20,5 23,2 25,9 27,9 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 200
Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -309 -536 -768 -1 022 -2 072 -2 781 20–59 – 115 125 138 194 -307 -1 211 60+ – 121 295 462 609 1 919 3 205 Celkem – -73 -116 -168 -219 -460 -787 Ženy 0–19 – -258 -474 -725 -957 -1 830 -2 469 20–59 – 115 91 148 160 -428 -1 228 60+ – 29 186 308 458 1 596 2 604 Celkem – -114 -197 -269 -339 -662 -1 093 Obě pohlaví 0–19 – -567 -1 010 -1 493 -1 979 -3 902 -5 250 20–59 – 230 216 286 354 -735 -2 439 60+ – 150 481 770 1 067 3 515 5 809 Celkem – -187 -313 -437 -558 -1 122 -1 880
2020 -3 -2 4 -1
035 346 090 291
-2 -2 3 -1
672 287 279 680
-5 -4 7 -2
707 633 369 971
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,7 -4,7 -6,7 -8,9 -18,0 -24,2 -26,4 20–59 – 0,4 0,4 0,5 0,7 -1,1 -4,3 -8,4 60+ – 1,6 3,9 6,1 8,1 25,4 42,4 54,1 Celkem – -0,2 -0,2 -0,4 -0,5 -1,0 -1,7 -2,7 Ženy 0–19 – -2,4 -4,4 -6,8 -9,0 -17,1 -23,1 -25,0 20–59 – 0,4 0,3 0,6 0,6 -1,6 -4,6 -8,6 60+ – 0,3 1,7 2,9 4,3 14,9 24,3 30,6 Celkem – -0,2 -0,4 -0,6 -0,7 -1,4 -2,3 -3,5 Obě pohlaví 0–19 – -2,6 -4,6 -6,7 -8,9 -17,6 -23,7 -25,7 20–59 – 0,4 0,4 0,5 0,7 -1,3 -4,5 -8,5 60+ – 0,8 2,6 4,2 5,8 19,2 31,8 40,3 Celkem – -0,2 -0,3 -0,5 -0,6 -1,2 -2,0 -3,1 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Vybrané výsledky projekce obyvatelstva varianta (nižší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Jihlava Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 13 059 12 776 12 525 12 305 12 039 10 748 9 573 8 987 20–59 32 022 32 151 32 218 32 231 32 305 31 561 30 689 29 290 60+ 8 168 8 279 8 424 8 600 8 753 10 481 12 000 13 179 Celkem 53 249 53 206 53 167 53 136 53 097 52 790 52 262 51 456 Ženy 0–19 12 143 11 859 11 618 11 390 11 149 10 042 9 067 8 518 20–59 31 014 31 142 31 208 31 185 31 187 30 286 29 318 28 000 60+ 11 855 11 901 11 994 12 158 12 323 13 850 15 113 16 069 Celkem 55 012 54 902 54 820 54 733 54 659 54 178 53 498 52 587 Obě pohlaví 0–19 25 202 24 635 24 143 23 695 23 188 20 790 18 640 17 505 20–59 63 036 63 293 63 426 63 416 63 492 61 847 60 007 57 290 60+ 20 023 20 180 20 418 20 758 21 076 24 331 27 113 29 248 Celkem 108 261 108 108 107 987 107 869 107 756 106 968 105 760 104 043 201
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 12,1 11,8 11,6 11,4 11,2 10,0 9,1 8,6 20–59 29,6 29,7 29,8 29,9 30,0 29,5 29,0 28,2 60+ 7,5 7,7 7,8 8,0 8,1 9,8 11,3 12,7 Celkem 49,2 49,2 49,2 49,3 49,3 49,4 49,4 49,5 Ženy 0–19 11,2 11,0 10,8 10,6 10,3 9,4 8,6 8,2 20–59 28,6 28,8 28,9 28,9 28,9 28,3 27,7 26,9 60+ 11,0 11,0 11,1 11,3 11,4 12,9 14,3 15,4 Celkem 50,8 50,8 50,8 50,7 50,7 50,6 50,6 50,5 Obě pohlaví 0–19 23,3 22,8 22,4 22,0 21,5 19,4 17,6 16,8 20–59 58,2 58,5 58,7 58,8 58,9 57,8 56,7 55,1 60+ 18,5 18,7 18,9 19,2 19,6 22,7 25,6 28,1 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -283 -534 -754 -1 020 -2 311 -3 486 20–59 – 129 196 209 283 -461 -1 333 60+ – 111 256 432 585 2 313 3 832 Celkem – -43 -82 -113 -152 -459 -987 Ženy 0–19 – -284 -525 -753 -994 -2 101 -3 076 20–59 – 128 194 171 173 -728 -1 696 60+ – 46 139 303 468 1 995 3 258 Celkem – -110 -192 -279 -353 -834 -1 514 Obě pohlaví 0–19 – -567 -1 059 -1 507 -2 014 -4 412 -6 562 20–59 – 257 390 380 456 -1 189 -3 029 60+ – 157 395 735 1 053 4 308 7 090 Celkem – -153 -274 -392 -505 -1 293 -2 501
2020 -4 -2 5 -1
072 732 011 793
-3 -3 4 -2
625 014 214 425
-7 -5 9 -4
697 746 225 218
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,2 -4,1 -5,8 -7,8 -17,7 -26,7 -31,2 20–59 – 0,4 0,6 0,7 0,9 -1,4 -4,2 -8,5 60+ – 1,4 3,1 5,3 7,2 28,3 46,9 61,3 Celkem – -0,1 -0,2 -0,2 -0,3 -0,9 -1,9 -3,4 Ženy 0–19 – -2,3 -4,3 -6,2 -8,2 -17,3 -25,3 -29,9 20–59 – 0,4 0,6 0,6 0,6 -2,3 -5,5 -9,7 60+ – 0,4 1,2 2,6 3,9 16,8 27,5 35,5 Celkem – -0,2 -0,3 -0,5 -0,6 -1,5 -2,8 -4,4 Obě pohlaví 0–19 – -2,2 -4,2 -6,0 -8,0 -17,5 -26,0 -30,5 20–59 – 0,4 0,6 0,6 0,7 -1,9 -4,8 -9,1 60+ – 0,8 2,0 3,7 5,3 21,5 35,4 46,1 Celkem – -0,1 -0,3 -0,4 -0,5 -1,2 -2,3 -3,9 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) 202
Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta vyšší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Jihlava Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 13 059 12 776 12 531 12 322 12 073 10 932 10 011 9 739 20–59 32 022 32 151 32 218 32 231 32 305 31 561 30 689 29 290 60+ 8 168 8 279 8 424 8 600 8 753 10 481 12 000 13 179 Celkem 53 249 53 206 53 173 53 153 53 131 52 974 52 700 52 208 Ženy 0–19 12 143 11 859 11 624 11 406 11 181 10 217 9 481 9 231 20–59 31 014 31 142 31 208 31 185 31 187 30 286 29 318 28 000 60+ 11 855 11 901 11 994 12 158 12 323 13 850 15 113 16 069 Celkem 55 012 54 902 54 826 54 749 54 691 54 353 53 912 53 300 Obě pohlaví 0–19 25 202 24 635 24 155 23 728 23 254 21 149 19 492 18 970 20–59 63 036 63 293 63 426 63 416 63 492 61 847 60 007 57 290 60+ 20 023 20 180 20 418 20 758 21 076 24 331 27 113 29 248 Celkem 108 261 108 108 107 999 107 902 107 822 107 327 106 612 105 508 Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 12,1 11,8 11,6 11,4 11,2 10,2 9,4 9,2 20–59 29,6 29,7 29,8 29,9 30,0 29,4 28,8 27,8 60+ 7,5 7,7 7,8 8,0 8,1 9,8 11,3 12,5 Celkem 49,2 49,2 49,2 49,3 49,3 49,4 49,4 49,5 Ženy 0–19 11,2 11,0 10,8 10,6 10,4 9,5 8,9 8,7 20–59 28,6 28,8 28,9 28,9 28,9 28,2 27,5 26,5 60+ 11,0 11,0 11,1 11,3 11,4 12,9 14,2 15,2 Celkem 50,8 50,8 50,8 50,7 50,7 50,6 50,6 50,5 Obě pohlaví 0–19 23,3 22,8 22,4 22,0 21,6 19,7 18,3 18,0 20–59 58,2 58,5 58,7 58,8 58,9 57,6 56,3 54,3 60+ 18,5 18,7 18,9 19,2 19,5 22,7 25,4 27,7 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -283 -528 -737 -986 -2 127 -3 048 20–59 – 129 196 209 283 -461 -1 333 60+ – 111 256 432 585 2 313 3 832 Celkem – -43 -76 -96 -118 -275 -549 Ženy 0–19 – -284 -519 -737 -962 -1 926 -2 662 20–59 – 128 194 171 173 -728 -1 696 60+ – 46 139 303 468 1 995 3 258 Celkem – -110 -186 -263 -321 -659 -1 100 Obě pohlaví 0–19 – -567 -1 047 -1 474 -1 948 -4 053 -5 710 20–59 – 257 390 380 456 -1 189 -3 029 60+ – 157 395 735 1 053 4 308 7 090 Celkem – -153 -262 -359 -439 -934 -1 649
2020 -3 -2 5 -1
320 732 011 041
-2 -3 4 -1
912 014 214 712
-6 -5 9 -2
232 746 225 753
203
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,2 -4,0 -5,6 -7,6 -16,3 -23,3 -25,4 20–59 – 0,4 0,6 0,7 0,9 -1,4 -4,2 -8,5 60+ – 1,4 3,1 5,3 7,2 28,3 46,9 61,3 Celkem – -0,1 -0,1 -0,2 -0,2 -0,5 -1,0 -2,0 Ženy 0–19 – -2,3 -4,3 -6,1 -7,9 -15,9 -21,9 -24,0 20–59 – 0,4 0,6 0,6 0,6 -2,3 -5,5 -9,7 60+ – 0,4 1,2 2,6 3,9 16,8 27,5 35,5 Celkem – -0,2 -0,3 -0,5 -0,6 -1,2 -2,0 -3,1 Obě pohlaví 0–19 – -2,2 -4,2 -5,8 -7,7 -16,1 -22,7 -24,7 20–59 – 0,4 0,6 0,6 0,7 -1,9 -4,8 -9,1 60+ – 0,8 2,0 3,7 5,3 21,5 35,4 46,1 Celkem – -0,1 -0,2 -0,3 -0,4 -0,9 -1,5 -2,5 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta nižší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Pelhřimov Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 8 428 8 261 8 060 7 901 7 734 6 944 6 202 5 794 20–59 21 272 21 271 21 279 21 257 21 221 20 660 20 083 19 140 60+ 6 112 6 194 6 312 6 415 6 542 7 473 8 270 8 955 Celkem 35 812 35 726 35 651 35 573 35 497 35 077 34 555 33 889 Ženy 0–19 8 019 7 850 7 698 7 514 7 335 6 596 5 962 5 508 20–59 20 210 20 207 20 194 20 161 20 115 19 511 18 904 18 205 60+ 8 643 8 671 8 718 8 823 8 954 9 785 10 421 10 839 Celkem 36 872 36 728 36 610 36 498 36 404 35 892 35 287 34 552 Obě pohlaví 0–19 16 447 16 111 15 758 15 415 15 069 13 540 12 164 11 302 20–59 41 482 41 478 41 473 41 418 41 336 40 171 38 987 37 345 60+ 14 755 14 865 15 030 15 238 15 496 17 258 18 691 19 794 Celkem 72 684 72 454 72 261 72 071 71 901 70 969 69 842 68 441 Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 11,6 11,4 11,2 11,0 10,8 9,8 8,9 8,5 20–59 29,3 29,4 29,4 29,5 29,5 29,1 28,8 28,0 60+ 8,4 8,5 8,7 8,9 9,1 10,5 11,8 13,1 Celkem 49,3 49,3 49,3 49,4 49,4 49,4 49,5 49,5 Ženy 0–19 11,0 10,8 10,7 10,4 10,2 9,3 8,5 8,0 20–59 27,8 27,9 27,9 28,0 28,0 27,5 27,1 26,6 60+ 11,9 12,0 12,1 12,2 12,5 13,8 14,9 15,8 Celkem 50,7 50,7 50,7 50,6 50,6 50,6 50,5 50,5 Obě pohlaví 0–19 22,6 22,2 21,8 21,4 21,0 19,1 17,4 16,5 20–59 57,1 57,2 57,4 57,5 57,5 56,6 55,8 54,6 60+ 20,3 20,5 20,8 21,1 21,6 24,3 26,8 28,9 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 204
Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -167 -368 -527 -694 -1 484 -2 226 20–59 – -1 7 -15 -51 -612 -1 189 60+ – 82 200 303 430 1 361 2 158 Celkem – -86 -161 -239 -315 -735 -1 257 Ženy 0–19 – -169 -321 -505 -684 -1 423 -2 057 20–59 – -3 -16 -49 -95 -699 -1 306 60+ – 28 75 180 311 1 142 1 778 Celkem – -144 -262 -374 -468 -980 -1 585 Obě pohlaví 0–19 – -336 -689 -1 032 -1 378 -2 907 -4 283 20–59 – -4 -9 -64 -146 -1 311 -2 495 60+ – 110 275 483 741 2 503 3 936 Celkem – -230 -423 -613 -783 -1 715 -2 842
2020 -2 -2 2 -1
634 132 843 923
-2 -2 2 -2
511 005 196 320
-5 -4 5 -4
145 137 039 243
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,0 -4,4 -6,3 -8,2 -17,6 -26,4 -31,3 20–59 – -0,0 0,0 -0,1 -0,2 -2,9 -5,6 -10,0 60+ – 1,3 3,3 5,0 7,0 22,3 35,3 46,5 Celkem – -0,2 -0,4 -0,7 -0,9 -2,1 -3,5 -5,4 Ženy 0–19 – -2,1 -4,0 -6,3 -8,5 -17,7 -25,7 -31,3 20–59 – -0,0 -0,1 -0,2 -0,5 -3,5 -6,5 -9,9 60+ – 0,3 0,9 2,1 3,6 13,2 20,6 25,4 Celkem – -0,4 -0,7 -1,0 -1,3 -2,7 -4,3 -6,3 Obě pohlaví 0–19 – -2,0 -4,2 -6,3 -8,4 -17,7 -26,0 -31,3 20–59 – -0,0 -0,0 -0,2 -0,4 -3,2 -6,0 -10,0 60+ – 0,7 1,9 3,3 5,0 17,0 26,7 34,2 Celkem – -0,3 -0,6 -0,8 -1,1 -2,4 -3,9 -5,8 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta vyšší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Pelhřimov Věk Muži 0–19 20–59 60+ Celkem Ženy 0–19 20–59 60+ Celkem Obě pohlaví 0–19 20–59 60+ Celkem
2001
2002
2003
2004
2005
2010
2015
2020
8 21 6 35
428 272 112 812
8 21 6 35
261 271 194 726
8 21 6 35
063 279 312 654
7 21 6 35
913 257 415 585
7 21 6 35
755 221 542 518
7 20 7 35
064 660 473 197
6 20 8 34
487 083 270 840
6 19 8 34
288 140 955 383
8 20 8 36
019 210 643 872
7 20 8 36
850 207 671 728
7 20 8 36
701 194 718 613
7 20 8 36
525 161 823 509
7 20 8 36
356 115 954 425
6 19 9 36
709 511 785 005
6 18 10 35
230 904 421 555
5 18 10 35
973 205 839 017
16 41 14 72
447 482 755 684
16 41 14 72
111 478 865 454
15 41 15 72
764 473 030 267
15 41 15 72
438 418 238 094
15 41 15 71
111 336 496 943
13 40 17 71
773 171 258 202
12 38 18 70
717 987 691 395
12 37 19 69
261 345 794 400 205
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 11,6 11,4 11,2 11,0 10,8 9,9 9,2 9,1 20–59 29,3 29,4 29,4 29,5 29,5 29,0 28,5 27,6 60+ 8,4 8,5 8,7 8,9 9,1 10,5 11,7 12,9 Celkem 49,3 49,3 49,3 49,4 49,4 49,4 49,5 49,5 Ženy 0–19 11,0 10,8 10,7 10,4 10,2 9,4 8,9 8,6 20–59 27,8 27,9 27,9 28,0 28,0 27,4 26,9 26,2 60+ 11,9 12,0 12,1 12,2 12,4 13,7 14,8 15,6 Celkem 50,7 50,7 50,7 50,6 50,6 50,6 50,5 50,5 Obě pohlaví 0–19 22,6 22,2 21,8 21,4 21,0 19,3 18,1 17,7 20–59 57,1 57,2 57,4 57,4 57,5 56,4 55,4 53,8 60+ 20,3 20,5 20,8 21,1 21,5 24,2 26,6 28,5 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -167 -365 -515 -673 -1 364 -1 941 20–59 – -1 7 -15 -51 -612 -1 189 60+ – 82 200 303 430 1 361 2 158 Celkem – -86 -158 -227 -294 -615 -972 Ženy 0–19 – -169 -318 -494 -663 -1 310 -1 789 20–59 – -3 -16 -49 -95 -699 -1 306 60+ – 28 75 180 311 1 142 1 778 Celkem – -144 -259 -363 -447 -867 -1 317 Obě pohlaví 0–19 – -336 -683 -1 009 -1 336 -2 674 -3 730 20–59 – -4 -9 -64 -146 -1 311 -2 495 60+ – 110 275 483 741 2 503 3 936 Celkem – -230 -417 -590 -741 -1 482 -2 289
2020 -2 -2 2 -1
140 132 843 429
-2 -2 2 -1
046 005 196 855
-4 -4 5 -3
186 137 039 284
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,0 -4,3 -6,1 -8,0 -16,2 -23,0 -25,4 20–59 – -0,0 0,0 -0,1 -0,2 -2,9 -5,6 -10,0 60+ – 1,3 3,3 5,0 7,0 22,3 35,3 46,5 Celkem – -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,7 -2,7 -4,0 Ženy 0–19 – -2,1 -4,0 -6,2 -8,3 -16,3 -22,3 -25,5 20–59 – -0,0 -0,1 -0,2 -0,5 -3,5 -6,5 -9,9 60+ – 0,3 0,9 2,1 3,6 13,2 20,6 25,4 Celkem – -0,4 -0,7 -1,0 -1,2 -2,4 -3,6 -5,0 Obě pohlaví 0–19 – -2,0 -4,2 -6,1 -8,1 -16,3 -22,7 -25,5 20–59 – -0,0 -0,0 -0,2 -0,4 -3,2 -6,0 -10,0 60+ – 0,7 1,9 3,3 5,0 17,0 26,7 34,2 Celkem – -0,3 -0,6 -0,8 -1,0 -2,0 -3,1 -4,5 Výpočty: katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) 206
Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta nižší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Třebíč Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 14 802 14 446 14 135 13 851 13 551 12 038 10 730 20–59 34 197 34 438 34 545 34 608 34 719 34 444 33 772 60+ 8 866 8 910 9 066 9 236 9 382 10 927 12 530 Celkem 57 865 57 794 57 746 57 695 57 652 57 409 57 032 Ženy 0–19 14 094 13 763 13 439 13 151 12 827 11 306 10 111 20–59 32 918 33 127 33 250 33 294 33 423 33 312 32 632 60+ 12 433 12 397 12 475 12 621 12 733 13 983 15 389 Celkem 59 445 59 287 59 164 59 066 58 983 58 601 58 132 Obě pohlaví 0–19 28 896 28 209 27 574 27 002 26 378 23 344 20 841 20–59 67 115 67 565 67 795 67 902 68 142 67 756 66 404 60+ 21 299 21 307 21 541 21 857 22 115 24 910 27 919 Celkem 117 310 117 081 116 910 116 761 116 635 116 010 115 164
2020 10 32 13 56
178 256 952 386
9 31 16 57
638 348 465 451
19 63 30 113
816 604 417 837
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 12,6 12,3 12,1 11,9 11,6 10,4 9,3 8,9 20–59 29,2 29,4 29,5 29,6 29,8 29,7 29,3 28,3 60+ 7,6 7,6 7,8 7,9 8,0 9,4 10,9 12,3 Celkem 49,3 49,4 49,4 49,4 49,4 49,5 49,5 49,5 Ženy 0–19 12,0 11,8 11,5 11,3 11,0 9,7 8,8 8,5 20–59 28,1 28,3 28,4 28,5 28,7 28,7 28,3 27,5 60+ 10,6 10,6 10,7 10,8 10,9 12,1 13,4 14,5 Celkem 50,7 50,6 50,6 50,6 50,6 50,5 50,5 50,5 Obě pohlaví 0–19 24,6 24,1 23,6 23,1 22,6 20,1 18,1 17,4 20–59 57,2 57,7 58,0 58,2 58,4 58,4 57,7 55,9 60+ 18,2 18,2 18,4 18,7 19,0 21,5 24,2 26,7 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -356 -667 -951 -1 251 -2 764 -4 072 20–59 – 241 348 411 522 247 -425 60+ – 44 200 370 516 2 061 3 664 Celkem – -71 -119 -170 -213 -456 -833 Ženy 0–19 – -331 -655 -943 -1 267 -2 788 -3 983 20–59 – 209 332 376 505 394 -286 60+ – -36 42 188 300 1 550 2 956 Celkem – -158 -281 -379 -462 -844 -1 313 Obě pohlaví 0–19 – -687 -1 322 -1 894 -2 518 -5 552 -8 055 20–59 – 450 680 787 1 027 641 -711 60+ – 8 242 558 816 3 611 6 620 Celkem – -229 -400 -549 -675 -1 300 -2 146
2020 -4 -1 5 -1
624 941 086 479
-4 -1 4 -1
456 570 032 994
-9 -3 9 -3
080 511 118 473
207
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,4 -4,5 -6,4 -8,5 -18,7 -27,5 -31,2 20–59 – 0,7 1,0 1,2 1,5 0,7 -1,2 -5,7 60+ – 0,5 2,3 4,2 5,8 23,2 41,3 57,4 Celkem – -0,1 -0,2 -0,3 -0,4 -0,8 -1,4 -2,6 Ženy 0–19 – -2,3 -4,6 -6,7 -9,0 -19,8 -28,3 -31,6 20–59 – 0,6 1,0 1,1 1,5 1,2 -0,9 -4,8 60+ – -0,3 0,3 1,5 2,4 12,5 23,8 32,4 Celkem – -0,3 -0,5 -0,6 -0,8 -1,4 -2,2 -3,4 Obě pohlaví 0–19 – -2,4 -4,6 -6,6 -8,7 -19,2 -27,9 -31,4 20–59 – 0,7 1,0 1,2 1,5 1,0 -1,1 -5,2 60+ – 0,0 1,1 2,6 3,8 17,0 31,1 42,8 Celkem – -0,2 -0,3 -0,5 -0,6 -1,1 -1,8 -3,0 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta vyšší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Třebíč Věk 2001 Muži 0–19 14 802 20–59 34 197 60+ 8 866 Celkem 57 865 Ženy 0–19 14 094 20–59 32 918 60+ 12 433 Celkem 59 445 Obě pohlaví 0–19 28 896 20–59 67 115 60+ 21 299 Celkem 117 310
2002
2003
2004
2005
2010
2015
2020
14 34 8 57
446 438 910 794
14 34 9 57
142 545 066 753
13 34 9 57
870 608 236 714
13 34 9 57
588 719 382 689
12 34 10 57
249 444 927 620
11 33 12 57
235 772 530 537
11 32 13 57
054 256 952 262
13 33 12 59
763 127 397 287
13 33 12 59
445 250 475 170
13 33 12 59
169 294 621 084
12 33 12 59
863 423 733 019
11 33 13 58
505 312 983 800
10 32 15 58
591 632 389 612
10 31 16 58
472 348 465 285
28 67 21 117
209 565 307 081
27 67 21 116
587 795 541 923
27 67 21 116
039 902 857 798
26 68 22 116
451 142 115 708
23 67 24 116
754 756 910 420
21 66 27 116
826 404 919 149
21 63 30 115
526 604 417 547
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 12,6 12,3 12,1 11,9 11,6 10,5 9,7 9,6 20–59 29,2 29,4 29,5 29,6 29,7 29,6 29,1 27,9 60+ 7,6 7,6 7,8 7,9 8,0 9,4 10,8 12,1 Celkem 49,3 49,4 49,4 49,4 49,4 49,5 49,5 49,6 Ženy 0–19 12,0 11,8 11,5 11,3 11,0 9,9 9,1 9,1 20–59 28,1 28,3 28,4 28,5 28,6 28,6 28,1 27,1 60+ 10,6 10,6 10,7 10,8 10,9 12,0 13,2 14,2 Celkem 50,7 50,6 50,6 50,6 50,6 50,5 50,5 50,4 Obě pohlaví 0–19 24,6 24,1 23,6 23,2 22,7 20,4 18,8 18,6 20–59 57,2 57,7 58,0 58,1 58,4 58,2 57,2 55,0 60+ 18,2 18,2 18,4 18,7 18,9 21,4 24,0 26,3 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 208
Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -356 -660 -932 -1 214 -2 553 -3 567 20–59 – 241 348 411 522 247 -425 60+ – 44 200 370 516 2 061 3 664 Celkem – -71 -112 -151 -176 -245 -328 Ženy 0–19 – -331 -649 -925 -1 231 -2 589 -3 503 20–59 – 209 332 376 505 394 -286 60+ – -36 42 188 300 1 550 2 956 Celkem – -158 -275 -361 -426 -645 -833 Obě pohlaví 0–19 – -687 -1 309 -1 857 -2 445 -5 142 -7 070 20–59 – 450 680 787 1 027 641 -711 60+ – 8 242 558 816 3 611 6 620 Celkem – -229 -387 -512 -602 -890 -1 161
2020 -3 748 -1 941 5 086 -603 -3 -1 4 -1
622 570 032 160
-7 -3 9 -1
370 511 118 763
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,4 -4,5 -6,3 -8,2 -17,2 -24,1 -25,3 20–59 – 0,7 1,0 1,2 1,5 0,7 -1,2 -5,7 60+ – 0,5 2,3 4,2 5,8 23,2 41,3 57,4 Celkem – -0,1 -0,2 -0,3 -0,3 -0,4 -0,6 -1,0 Ženy 0–19 – -2,3 -4,6 -6,6 -8,7 -18,4 -24,9 -25,7 20–59 – 0,6 1,0 1,1 1,5 1,2 -0,9 -4,8 60+ – -0,3 0,3 1,5 2,4 12,5 23,8 32,4 Celkem – -0,3 -0,5 -0,6 -0,7 -1,1 -1,4 -2,0 Obě pohlaví 0–19 – -2,4 -4,5 -6,4 -8,5 -17,8 -24,5 -25,5 20–59 – 0,7 1,0 1,2 1,5 1,0 -1,1 -5,2 60+ – 0,0 1,1 2,6 3,8 17,0 31,1 42,8 Celkem – -0,2 -0,3 -0,4 -0,5 -0,8 -1,0 -1,5 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta nižší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Žďár nad
Sázavou Věk 2001 Muži 0–19 16 333 20–59 36 391 60+ 9 376 Celkem 62 100 Ženy 0–19 15 206 20–59 35 000 60+ 12 835 Celkem 63 041 Obě pohlaví 0–19 31 539 20–59 71 391 60+ 22 211 Celkem 125 141
2002
2003
2004
2005
2010
2015
2020
15 36 9 62
979 569 526 074
15 36 9 62
573 746 727 046
15 36 9 62
204 826 994 024
14 36 10 62
835 934 233 002
13 36 11 61
000 992 800 792
11 36 13 61
594 489 301 384
10 35 14 60
870 257 579 706
14 35 12 62
860 131 979 970
14 35 13 62
573 154 193 920
14 35 13 62
275 204 399 878
13 35 13 62
947 204 690 841
12 34 15 62
406 978 229 613
10 34 16 62
903 729 567 199
10 33 17 61
264 678 575 517
30 71 22 125
839 700 505 044
30 71 22 124
146 900 920 966
29 72 23 124
479 030 393 902
28 72 23 124
782 138 923 843
25 71 27 124
406 970 029 405
22 71 29 123
497 218 868 583
21 68 32 122
134 935 154 223 209
Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 13,1 12,8 12,5 12,2 11,9 10,4 9,4 8,9 20–59 29,1 29,2 29,4 29,5 29,6 29,7 29,5 28,8 60+ 7,5 7,6 7,8 8,0 8,2 9,5 10,8 11,9 Celkem 49,6 49,6 49,7 49,7 49,7 49,7 49,7 49,7 Ženy 0–19 12,2 11,9 11,7 11,4 11,2 10,0 8,8 8,4 20–59 28,0 28,1 28,1 28,2 28,2 28,1 28,1 27,6 60+ 10,3 10,4 10,6 10,7 11,0 12,2 13,4 14,4 Celkem 50,4 50,4 50,3 50,3 50,3 50,3 50,3 50,3 Obě pohlaví 0–19 25,2 24,7 24,1 23,6 23,1 20,4 18,2 17,3 20–59 57,0 57,3 57,5 57,7 57,8 57,9 57,6 56,4 60+ 17,7 18,0 18,3 18,7 19,2 21,7 24,2 26,3 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -354 -760 -1 129 -1 498 -3 333 -4 739 20–59 – 178 355 435 543 601 98 60+ – 150 351 618 857 2 424 3 925 Celkem – -26 -54 -76 -98 -308 -716 Ženy 0–19 – -346 -633 -931 -1 259 -2 800 -4 303 20–59 – 131 154 204 204 -22 -271 60+ – 144 358 564 855 2 394 3 732 Celkem – -71 -121 -163 -200 -428 -842 Obě pohlaví 0–19 – -700 -1 393 -2 060 -2 757 -6 133 -9 042 20–59 – 309 509 639 747 579 -173 60+ – 294 709 1 182 1 712 4 818 7 657 Celkem – -97 -175 -239 -298 -736 -1 558
2020 -5 -1 5 -1
463 134 203 394
-4 -1 4 -1
942 322 740 524
-10 -2 9 -2
405 456 943 918
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,2 -4,7 -6,9 -9,2 -20,4 -29,0 -33,4 20–59 – 0,5 1,0 1,2 1,5 1,7 0,3 -3,1 60+ – 1,6 3,7 6,6 9,1 25,9 41,9 55,5 Celkem – -0,0 -0,1 -0,1 -0,2 -0,5 -1,2 -2,2 Ženy 0–19 – -2,3 -4,2 -6,1 -8,3 -18,4 -28,3 -32,5 20–59 – 0,4 0,4 0,6 0,6 -0,1 -0,8 -3,8 60+ – 1,1 2,8 4,4 6,7 18,7 29,1 36,9 Celkem – -0,1 -0,2 -0,3 -0,3 -0,7 -1,3 -2,4 Obě pohlaví 0–19 – -2,2 -4,4 -6,5 -8,7 -19,4 -28,7 -33,0 20–59 – 0,4 0,7 0,9 1,0 0,8 -0,2 -3,4 60+ – 1,3 3,2 5,3 7,7 21,7 34,5 44,8 Celkem – -0,1 -0,1 -0,2 -0,2 -0,6 -1,2 -2,3 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) 210
Vybrané výsledky projekce obyvatelstva (varianta vyšší plodnosti) Složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku okres Žďár nad Sázavou Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 16 333 15 979 15 580 15 225 14 874 13 222 12 125 11 818 20–59 36 391 36 569 36 746 36 826 36 934 36 992 36 489 35 257 60+ 9 376 9 526 9 727 9 994 10 233 11 800 13 301 14 579 Celkem 62 100 62 074 62 053 62 045 62 041 62 014 61 915 61 654 Ženy 0–19 15 206 14 860 14 579 14 294 13 985 12 617 11 407 11 163 20–59 35 000 35 131 35 154 35 204 35 204 34 978 34 729 33 678 60+ 12 835 12 979 13 193 13 399 13 690 15 229 16 567 17 575 Celkem 63 041 62 970 62 926 62 897 62 879 62 824 62 703 62 416 Obě pohlaví 0–19 31 539 30 839 30 159 29 519 28 859 25 839 23 532 22 981 20–59 71 391 71 700 71 900 72 030 72 138 71 970 71 218 68 935 60+ 22 211 22 505 22 920 23 393 23 923 27 029 29 868 32 154 Celkem 125 141 125 044 124 979 124 942 124 920 124 838 124 618 124 070 Relativní složení obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin k 31. 12. daného roku (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 13,1 12,8 12,5 12,2 11,9 10,6 9,7 9,5 20–59 29,1 29,2 29,4 29,5 29,6 29,6 29,3 28,4 60+ 7,5 7,6 7,8 8,0 8,2 9,5 10,7 11,8 Celkem 49,6 49,6 49,7 49,7 49,7 49,7 49,7 49,7 Ženy 0–19 12,2 11,9 11,7 11,4 11,2 10,1 9,2 9,0 20–59 28,0 28,1 28,1 28,2 28,2 28,0 27,9 27,1 60+ 10,3 10,4 10,6 10,7 11,0 12,2 13,3 14,2 Celkem 50,4 50,4 50,3 50,3 50,3 50,3 50,3 50,3 Obě pohlaví 0–19 25,2 24,7 24,1 23,6 23,1 20,7 18,9 18,5 20–59 57,0 57,3 57,5 57,7 57,7 57,7 57,1 55,6 60+ 17,7 18,0 18,3 18,7 19,2 21,7 24,0 25,9 Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 Muži 0–19 – -354 -753 -1 108 -1 459 -3 111 -4 208 20–59 – 178 355 435 543 601 98 60+ – 150 351 618 857 2 424 3 925 Celkem – -26 -47 -55 -59 -86 -185 Ženy 0–19 – -346 -627 -912 -1 221 -2 589 -3 799 20–59 – 131 154 204 204 -22 -271 60+ – 144 358 564 855 2 394 3 732 Celkem – -71 -115 -144 -162 -217 -338 Obě pohlaví 0–19 – -700 -1 380 -2 020 -2 680 -5 700 -8 007 20–59 – 309 509 639 747 579 -173 60+ – 294 709 1 182 1 712 4 818 7 657 Celkem – -97 -162 -199 -221 -303 -523
2020 -4 515 -1 134 5 203 -446 -4 043 -1 322 4 740 -625 -8 -2 9 -1
558 456 943 071 211
Relativní diference počtu obyvatelstva podle pohlaví a věkových skupin vzhledem k 31. 12. 2001 (v %) Věk 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 Muži 0–19 – -2,2 -4,6 -6,8 -8,9 -19,0 -25,8 -27,6 20–59 – 0,5 1,0 1,2 1,5 1,7 0,3 -3,1 60+ – 1,6 3,7 6,6 9,1 25,9 41,9 55,5 Celkem – -0,0 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1 -0,3 -0,7 Ženy 0–19 – -2,3 -4,1 -6,0 -8,0 -17,0 -25,0 -26,6 20–59 – 0,4 0,4 0,6 0,6 -0,1 -0,8 -3,8 60+ – 1,1 2,8 4,4 6,7 18,7 29,1 36,9 Celkem – -0,1 -0,2 -0,2 -0,3 -0,3 -0,5 -1,0 Obě pohlaví 0–19 – -2,2 -4,4 -6,4 -8,5 -18,1 -25,4 -27,1 20–59 – 0,4 0,7 0,9 1,0 0,8 -0,2 -3,4 60+ – 1,3 3,2 5,3 7,7 21,7 34,5 44,8 Celkem – -0,1 -0,1 -0,2 -0,2 -0,2 -0,4 -0,9 Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ) Počty živě narozených v kraji Vysočina a v jednotlivých okresech podle pohlaví (varianta nižší plodnosti) Pohlaví 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2015 2020 okres Havlíčkův Brod chlapci . 440 439 437 433 404 368 322 děvčata . 416 416 413 409 381 347 305 celkem . 856 855 850 842 785 715 627 okres Jihlava chlapci . 520 517 512 505 460 417 369 děvčata . 491 489 484 478 436 395 348 celkem . 1 011 1 006 996 983 896 812 717 okres Pelhřimov chlapci . 328 327 325 321 297 272 242 děvčata . 310 309 307 304 281 257 230 celkem . 638 636 632 625 578 529 472 okres Třebíč chlapci . 559 559 556 552 523 488 429 děvčata . 528 528 525 521 494 461 406 celkem . 1 087 1 087 1 081 1 073 1 017 949 835 okres Žďár nad Sázavou chlapci . 600 599 595 588 553 520 469 děvčata . 568 566 562 557 522 491 444 celkem . 1 168 1 165 1 157 1 145 1 075 1 011 913 kraj Vysočina chlapci . 2 447 2 441 2 425 2 399 2 237 2 065 1 831 děvčata . 2 313 2 308 2 291 2 269 2 114 1 951 1 733 celkem . 4 760 4 749 4 716 4 668 4 351 4 016 3 564
212
Počty živě narozených v kraji Vysočina a v jednotlivých okresech podle pohlaví (varianta vyšší plodnosti) Pohlaví 2001 2002 okres Havlíčkův Brod chlapci . 440 děvčata . 416 celkem . 856 okres Jihlava chlapci . 520 děvčata . 491 celkem . 1 011 okres Pelhřimov chlapci . 328 děvčata . 310 celkem . 638 okres Třebíč chlapci . 559 děvčata . 528 celkem . 1 087 okres Žďár nad Sázavou chlapci . 600 děvčata . 568 celkem . 1 168 kraj Vysočina chlapci . 2 447 děvčata . 2 313 celkem . 4 760
2003
2004
2005
2010
2015
2020
445 420 865
446 423 869
447 423 870
438 414 852
417 395 812
382 360 742
523 495 1 018
524 495 1 019
522 494 1 016
500 472 972
474 449 923
435 412 847
331 313 644
332 314 646
332 314 646
323 305 628
309 293 602
287 271 558
565 534 1 099
569 537 1 106
570 539 1 109
568 537 1 105
556 525 1 081
507 479 986
605 573 1 178
608 575 1 183
609 575 1 184
600 567 1 167
592 560 1 152
556 526 1 082
2 469 2 335 4 804
2 479 2 344 4 823
2 480 2 345 4 825
2 429 2 295 4 724
2 348 2 222 4 570
2 167 2 048 4 215
Zdroj: výpočty katedra demografie VŠE (na základě vstupních dat ČSÚ)
213
Příloha č.10 Nárůst úhrnného počtu prožitých let života obyvatel Vysočiny v letech 2003–2020 při eliminaci úmrtnosti na novotvary a oběhové choroby (počty živě narozených v letech 2003–2020 odhadnuty na základě projekce za předpokladu vyšší varianty plodnosti) základní
eliminace
léta
úhrnný
úmrtí
tlustého střeva
průdušnice, průdušky a plic
kůže
prsu
hrdla a těla děložního
prostaty
úmrtí
života
počet
na novotvary
(C18)
(C33, C34)
(C43, C44)
(C50)
(C53, C54)
(C61)
na oběhové choroby
prožitá ve věku
eliminace úmrtí na zhoubné novotvary
prožitých nárůst úhrnného počtu nárůst úhrnného počtu let života
prožitých let života
prožitých let života
absolutně relat. (%) absolutně relat. (%)
nárůst úhrnného počtu prožitých let života absolutně
relat. (%)
eliminace
nárůst úhrnného počtu nárůst úhrnného počtu nárůst úhrnného počtu nárůst úhrnného počtu nárůst úhrnného počtu prožitých let života
prožitých let života
prožitých let života
prožitých let života
prožitých let života
absolutně relat. (%) absolutně relat. (%) absolutně relat. (%) absolutně relat. (%) absolutně relat. (%) muži
0–19
952 396
228
0,0
–
–
2
0,0
1
0,0
–
–
–
–
–
–
51
0,0
20–62
2 852 451
21 820
0,8
1 160
0,0
6 801
0,2
417
0,0
29
0,0
–
–
350
0,0
22 323
0,8
63+
709 286
81 047
11,4
6 389
0,9
23 419
3,3
1 074
0,2
161
0,0
–
–
6 835
1,0
188 920
26,6
103 095
2,3
7 549
0,2
30 221
0,7
1 492
0,0
190
0,0
–
–
7 185
0,2
211 294
4,7
celkem 4 514 132
ženy 0–19
898 403
193
0,0
0
0,0
–
–
1
0,0
–
–
0
0,0
–
–
48
0,0
20–62
2 746 125
13 613
0,5
728
0,0
1 163
0,0
300
0,0
2 556
0,1
1 318
0,0
–
–
6 430
0,2
63+
963 334
61 232
6,4
5 450
0,6
4 826
0,5
835
0,1
8 383
0,9
2 984
0,3
–
–
231 817
24,1
75 038
1,6
6 178
0,1
5 988
0,1
1 135
0,0
10 939
0,2
4 302
0,1
–
–
238 295
5,2
421
0,0
0
0,0
2
0,0
2
0,0
–
–
0
0,0
–
–
99
0,0
celkem 4 607 862
celkem 0–19
1 850 798
20–62
5 598 576
35 433
0,6
1 888
0,0
7 963
0,1
717
0,0
2 585
0,0
1 318
0,0
350
0,0
28 753
0,5
63+
1 672 619
142 278
8,5
11 839
0,7
28 244
1,7
1 908
0,1
8 544
0,5
2 984
0,2
6 835
0,4
420 737
25,2
celkem 9 121 994
178 133
2,0
13 727
0,2
36 209
0,4
2 627
0,0
11 129
0,1
4 302
0,0
7 185
0,1
449 589
4,9
Výpočet: katedra demografie VŠE (na základě dat z Pohybu obyvatelstva, ČSÚ)
214
8. Zdroje a literatura Analýza regionálních rozdílů v ČR v letech 1997-2002. Praha: ČSÚ, 2004 ANDRLE, A., SRB,V. Současný a perspektivní populační vývoj České republiky. Veřejná správa, 2001, 22/2001. BĚLÁČEK, J. Analýza úmrtnosti v České republice 1982 –1987 (logaritmicko-lineární modely). Demografie, 1991, 2/33, s.121-133. BĚLÁČEK, J. Analýza vývoje okresů z hlediska jednoletých komponent přirozené měny a migrací. Demografie 1994, 4/36, s.238-249. BJALKOVSKI, CH., FRÜHBAUER, O. Sociální služby v zemích Evropské unie. Praha: VÚPSV, 2000. BRUTHANSOVÁ, D., ČERVENKOVÁ, A., HOLMEROVÁ, I. Sociální hospitalizace. Praha: VÚPSV, 2000. BRUTHANSOVÁ, D., ČERVENKOVÁ, A. a kol. Sociální služby ve světle připravovaných reforem I, Praha: VÚPSV, 1998. CIPRA, T. Matematické metody demografie a pojištění. Praha: SNTL, 1990. ISBN 80-03-00222-2.
Dlouhodobý záměr vzdělávání a rozvoje výchovně vzdělávací soustavy kraje Vysočina. Kraj Vysočina, Sdružení
pro rozvoj lidských zdrojů, 2003.
DLOUHÝ, M. a kol. Zdravotní problémy aspekty kvality života starší populace s různou formou institucionalizované péče. In Zdravotní politika a ekonomika: Sborník č.4/2001. Kostelec nad Černými lesy: IZPE, 2001, s.237-255. DLOUHÝ, M. a kol. Kvalita života a zdravotně sociální péče. Zdravotní politika a ekonomika: Sborník č.5/2002. Kostelec nad Černými lesy: IZPE, 2002. DRBAL, C. Naše zdraví a jeho dotazníky. Praha: studie národohospodářského ústavu Josefa Hlávky, 1/2004. ISBN 80-86729-08-7.
DEMOGRAFIE. Revue pro výzkum populačního vývoje. Praha: ČSÚ, 1999-2003. FIALA, T. Demografické výpočty v tabulkovém procesoru, VŠE Praha, 2002. GALVASOVÁ, I. a kol. Zpráva o socioekonomickém vývoji v kraji Vysočina 2003.Aktualizace programu rozvoje kraje Vysočina, GaREP, 2003. HÁVA , P. a kol. Analýza zdravotního stavu obyvatelstva Jihočeského kraje a jeho vývoje v členění podle okresů v porovnání s ČR a EU. Zdravotní politika a ekonomika: Sborník č.2/2002. Kostelec nad Černými lesy: IZPE, 2002. HÁVA, P. a kol. Geriatrická zdravotní péče. Závěrečná zpráva řešení grantu interní grantové agentury ministerstva zdravotnictví: Ekonomická a sociomedicínská východiska tvorby zdravotní politiky v oblasti geriatrické zdravotní péče , část I. Registrační číslo 3541-3 OK:13. 1996-1998. HÁVA, P. , KOPECKÁ, P. Cesty ke komplexní a koordinované sociálně-zdravotní péči o seniory na komunitní úrovni. Závěrečná zpráva řešení grantu interní grantové agentury ministerstva zdravotnictví: Ekonomická a sociomedicínská východiska tvorby zdravotní politiky v oblasti geriatrické zdravotní péče , část IV. Registrační číslo 3541-3 OK:13. 1996-1998. HÁVA, P. a kol. Spotřeba zdravotnických služeb u starší generace. Závěrečná zpráva řešení grantu interní grantové agentury ministerstva zdravotnictví: Ekonomická a sociomedicínská východiska tvorby zdravotní politiky v oblasti geriatrické zdravotní péče , část V. Registrační číslo 3541-3 OK:13. 1996-1998. HAVEL, R. Střední délka života v okresech ČR a její vývoj v uplynulých 20 letech. Praha: ČSÚ, 2002. HOLČÍK, J., ŽÁČEK, A. Sociální lékařství. Brno: nakladatelství MU, 1995. ISBN 80-210-1233-1. JABŮRKOVÁ, M. , SYSLOVÁ, D., MÁTL, O. Akreditace sociálních služeb. Praha: MPSV, 1999. ISBN 80-85529-68-8. KALIBOVÁ, K., PAVLÍK, Z., VODÁKOVÁ, A. Demografie (nejen) pro demografy. Praha: SLON, 1998. ISBN 80-85850-30-3.
Končí éra rodiny, nebo je rodina budoucností společnost? Sborník z Česko-německo-rakouské konference. Praha: Národní centrum pro rodinu, 1999. KOSCHIN, F. a kol. Úmrtnost v českých zemích v devadesátých letech . Praha: VŠE, 1998. ISBN 80-245-0125-2. KOTÝNKOVÁ, M., ČERVENKOVÁ, A. Začlenění seniorů v sociální struktuře soudobé společnosti. Praha: VÚPSV, 2001. 215
KRETSCHMEROVÁ, T. Regionální vývoj plodnosti v období 1991/91-2000/01, Demografie, 2003, 2/2003, s.99. KUČERA, M., FIALOVÁ, L., Demografické chování obyvatelstva České republiky během přeměny společnosti po roce 1989. Praha: Sociologický ústav AV ČR, 1996. ISBN 80-85950-07-3. KUČERA, M. K diskusi o populační politice České republiky. Demografie, 2002, 3/2002, s.203. KUČERA, M. Potřebuje Česká republika zřetelnou populační a migrační politiku? Demografie, 2001, 2/2001, s.86. KUCHAŘOVÁ, V., RABUŠIC, L., EHRENBERGEROVÁ, L. Život ve stáří. Praha : VÚPSV, 2002. LANGHAMROVÁ, J. Věkové a pohlavní složení obyvatelstva České republiky, VŠE, Praha. MOŽNÝ, I., PŘIDALOVÁ, M., BÁNOVCOVÁ, L. Mezigenerační solidarita. Praha: VÚPS, 2003.
Naděje dožití v okresech ČR a její vývoj v uplynulých dvaceti letech, ČSÚ, 2002 Novotvary 1989.., 2000 ČR.. Praha: ÚZIS ČR, 1990.., 2004. PAVLÍK, Z., RYCHTAŘÍKOVÁ, J., ŠUBRTOVÁ, A. Základy demografie. Praha: ACADEMIA,1986. PAVLÍK, Z. a kol. Populační vývoj České republiky 1995..,2002. Praha: DemoArt, 1995.., 2002. PAVLOVIČOVÁ, Z. Senioři a ústavní sociální péče v České republice na prahu 21.století. In Zdravotní politika a ekonomika: Sborník č.1/2001. Kostelec nad Černými lesy: IZPE, 2001, s.138-190.
Pohyb obyvatelstva v České republice v roce 1989.., 2002. Praha: ČSÚ. POTŮČEK, M. a kol. Putování českou budoucností. Praha: Gutenberg, 2003. ISBN 80-86349-09-08. POTŮČEK, M. a kol. Vize rozvoje České republiky do roku 2015. Praha: Gutenberg, 2001, s.133-137. ISBN 80-86349-02-0.
Projekce obyvatelstva kraje Vysočina do roku 2020, Katedra demografie VŠE, 2003 PRŮŠA, L. Rozbor ekonomických aspektů ovlivňujících stávající a nově navrhovaný systém sociálních služeb. Praha: VÚPSV, 2001. PÝCHOVÁ, E., PETRÁKOVÁ, A. Základy lékařské demografie. Jinočany: H&H, 1992. RABUŠIC, L. Česká společnost stárne. Brno: Georgetown, 1995. ISBN 80-901604-2-5. RABUŠIC, L. Česká společnost a senioři. Brno: Vydavatelství MU, 1997. ISBN 80-210-1729-5. RABUŠIC, L. Kde ty všechny děti jsou? Praha: SLON, 2001. ISBN 80-86429-01-6. RABUŠIC, L. K některým předpokladům formulace pronatalitní politiky. Demografie, 2002, 3/2002, s.178. RABUŠIC, L. Stárnutí populace jako pohroma nebo jako sociální výzva? Praha: VÚPSV, 2002. RABUŠIC, L., BURJÁNEK, A. Imigrace a imigrační politika jako prvek řešení české demografické situace? Praha: VÚPSV, 2003. ROUBÍČEK, V. Plodnost a potratovost obyvatelstva České republiky v závislosti na velikostních skupinách obcí. Demografie, 2002, 3/2002, s.171-76. ROUBÍČEK, V. Úvod do demografie. Praha: CODEX Bohemia, 1997. ISBN 80-85963-43-4. ROUBÍČEK, V. Základní problémy obecné a ekonomické demografie. Praha: VŠE, 2002. ISBN 80-245-0288-7. SOCIOKLUB. Obce města regiony a sociální služby. Praha: Sociopress, 1997. ISBN 80-902260-1-9.
Statistická ročenka kraje Vysočina 2002, ČSÚ Statistická ročenka Moravskoslezského kraje 2002, ČSÚ Trh práce v České republice 1993-2002, ČSÚ, 2003 VESELÁ, J. Sociální služby a jejich poptávka. Praha: VÚPSV, 2001. VESELÁ, J., JANATA, Z. Sociální služby ve světle připravovaných reforem II. Praha: VÚPSV, 1999. VESELÁ, J. Úvod do demografie I. Univerzita Pardubice, 2002. ISBN 80-7194-339-8. VESELÁ, J. Úvod do demografie II. Univerzita Pardubice, 2002. ISBN 80-7194-340-1. VIDOVIČOVÁ, L., RABUŠIC, L., PRINZOVÁ, M. Senioři a sociální opatření v oblasti stárnutí v pohledu české veřejnosti. Praha: VÚPSV, 2003.
Zákon č.1/1991 Sb.,o zaměstnanosti. Zákon č. 48/1997 Sb., o veřejném zdravotním pojištění a o změně a doplnění některých souvisejících zákonů. Zdravotnická ročenka ČR 1991., 2001. Praha: ÚZIS ČR, 1992..,2002. Zemřelí 1989.., 2002. Praha: ÚZIS ČR, 1990.., 2003. 216
Webové odkazy : !
www.alzheimer.cz
!
www.britskelisty.cz
!
www.cepin.cz
!
www.czso.cz
!
www.europa.eu.int/comm/eurostat
!
www.gerontocentrum.cz
!
www.idnes.cz
!
www.ihned.cz
!
www.infostat.sk/wdc
!
www.izpe.cz
!
www.kr-vysocina.cz
!
www.kr-moravskoslezsky.cz
!
www.mesec.cz
!
www.nkp.cz
!
www.oecd.org
!
www.pes.internet.cz
!
www.pioneerinvestments.cz
!
www.popin.natur.cuni.cz
!
www.mpsv.cz
!
www.mvcr.cz
!
www.mzdv.cz
!
www.natur.cuni.cz
!
www.statnisprava.cz
!
www.uzis.cz
!
www.vupsv.cz
!
www.who.dk
!
www.zdn.cz
!
www.zdrav.cz
!
www.zdrava-rodina.cz
217
9. Oponentský posudek na studii „Zhodnocení demografického vývoje kraje Vysočina“ V Praze, dne 2.června 2004
Studie k přípravě Zdravotního plánu „Zhodnocení demografického vývoje kraje Vysočina“ dopracovaná v květnu 2004 kolektivem pracovníků sdružených kolem IZPE (Institut zdravotní politiky a ekonomiky) je poměrně rozsáhlým tvůrčím projektem. Demografická problematika je prezentována na relevantních datových podkladech (zdroj vesměs ČSÚ a webovské stránky), což umožňuje poskytnout nejen pravdivý popisný obraz o situaci v kraji Vysočina, ale i objektivizovat závěry vztažené k cílům formulovaným v Úvodu. Studie zhodnocuje originální příspěvky pracovníků katedry demografie FIS, specialistů vyučujících na katedře demografie VŠE a některé analytické výsledky vytvořené na ČSÚ.. Formální členění studie na část „statickou“ (Kap.3: Demografická analýza stavu obyvatelstva kraje Vysočina), na část „dynamickou“ (Kap.4: Demografické zkoumání pohybu obyvatelstva) a „prospektivní“ (Kap.5: Projekce obyvatelstva kraje Vysočina) je přirozené a funkční. Zcela přirozeně vyúsťuje do části závěrečné (v Kap.6: Sociální a zdravotní souvislosti demografického vývoje kraje Vysočina). Studie je doplněna celou řadou dokumentačních tabulek a grafů (některé z nich prezentované dokonce v barevné podobě). Ty podrobnější jsou pro větší přehlednost zařazeny do Kapitoly 7 (Přílohy). Většina analytických výsledků porovnává údaje pro kraj Vysočina (regionální úroveň NUTS 3) resp. pro jeho 5 okresů s regionální úrovní systému všech 77mi okresů ČR (NUTS 4) a také s hodnotami pro celou ČR (NUTS 1). Některé speciální části (např. stať 4.1.2 Plodnost ČR v kontextu zemí EU) se zabývají pouze regionální úrovní NUTS 1. Tato zdánlivá nekonzistence vznikla z potřeby profesionální kvalifikace parametrů vstupujících do demografické projekce (bez migrace), která byla vypracována zaměstnanci KD VŠE speciálně pro potřeby závěrů prezentovaných pro kraj Vysočina v závěrečné kapitole této studie. V několika předchozích verzích studie, ale také ještě u její posledně předkládané verze jsem shledal celou řadu nekonzistencí, vyplývajících z nesystematického formálního členění grafů a tabulek. Celá řada chyb byla nalezena v souvislosti s přesnými referenčními odkazy na uváděné informační zdroje. Domnívám se však, že práce jako celek obsahuje z demografického hlediska všechny aspekty příslušné zamýšleným účelům a podstatné pro přípravu Zdravotního plánu kraje Vysočina. V tomto smyslu je tato práce nepochybně tvůrčím a výzkumným počinem. prof.Ing.Vladimír Roubíček, CSc., v.r. katedra demografie VŠE
218
