MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

Vývoj natality s analýzou měnící se věkové struktury matek v České republice Bakalářská práce

Autor: Renata Laštůvková Vedoucí práce: PhDr. Dana Hübelová, Ph.D. Brno 2012

Anotace Předmětem mé bakalářské práce je Vývoj natality s analýzou měnící se věkové struktury matek v České republice. V časovém období let 2000-2010 je analyzována porodnost a plodnost žen v porovnání České republiky jako makroregionálního celku a Jihomoravského kraje, jako regionu, ve kterém žiji. K analýze porodnosti je využita demografická charakteristika obecné porodnosti. Ukazatele plodnosti, jako specifické míry plodnosti, se konkretizují na jednotlivé věkové skupiny v rozmezí pěti let. K predikcím je využita metoda vyrovnávání časových řad s použitím vhodné trendové funkce a následným odhadem budoucího vývoje. Na základě dílčích analýz bude zjištěn vývoj ukazatelů přirozeného přírůstku, porodnosti a plodnosti a porovnány jejich tendence vývoje z pohledu makroregionálního a regionálního celku. Klíčová slova: Porodnost, plodnost, trend, Česká republika, Jihomoravský kraj

Annotation The subject of my (bachelor) thesis is the Natality (birth rate) development with an analysis of the changing age structure of mothers in the Czech Republic. In the time period 2000-2010 is analysed the natality (birth rate) and women fertility in the comparison of the Czech Republic as a macro-regional unit, and South Moravian region as a region where I live. To analyse the natality (birth rate) the demographic characteristics of the general natality (birth rate) is used. Fertility indicators as a specific fertility rate are specifying for each age group in five years interval. To predictions is used the compensation method of time series by using a suitable trend function and the subsequent estimation of future development. Based on partial analyses will be found the development of indicators of natural increase, natality (birth rate) and fertility, and compare their tendency of development from the perspective of the macro-regional and the regional unit. Keywords: Natality (birth rate), fertility, trend, the Czech Republic, South Moravian region

Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma „Vývoj natality s analýzou měnící se věkové struktury matek v České republice“ zpracovala samostatně pod vedení PhDr. Danou Hübelovou, Ph.D. a s použitím pramenů, které uvádím v seznamu literatury.

V Brně, dne 21. 05. 2012

podpis…………………………

Poděkování Na tomto místě bych chtěla poděkovat vedoucí bakalářské práce PhDr. Daně Hübelové, Ph.D. za odborné vedení práce, cenné rady a podporu při zpracování. Dále děkuji všem blízkým, kteří mě podporovali nejen po celou dobu mého studia, ale i při psaní bakalářské práce.

Obsah 1. Úvod.............................................................................................................................. 7 1.2 Cíl práce .................................................................................................................. 7 2. Literární přehled ........................................................................................................... 8 2.1 Demografie v reprodukčních souvislostech ............................................................ 8 2.2 Zdroje demografických dat a jejich specifika ......................................................... 9 2.2.1 Sčítání lidu........................................................................................................ 9 2.2.2 Běžná evidence pohybu obyvatelstva............................................................. 10 2.2.3 Populační registr............................................................................................. 10 2.2.4 Zvláštní šetření ............................................................................................... 10 2.2.5 Běžná evidence migrací.................................................................................. 10 2.3 Demografické ukazatele........................................................................................ 10 2.3.1 Poměrná čísla extenzivní................................................................................ 11 2.3.2 Poměrná čísla intenzivní................................................................................. 11 2.3.3 Poměrná čísla srovnávací ............................................................................... 12 2.3.4 Obecná míra.................................................................................................... 12 2.3.5. Specifická míra .............................................................................................. 12 2.4 Struktura obyvatel podle pohlaví a věku............................................................... 13 2.5 Populační politika.................................................................................................. 13 2.6 Analýza porodnosti a věku matek ......................................................................... 16 2.6.1 Teorie racionální volby................................................................................... 17 2.6.2 Teorie averzního rizika................................................................................... 17 2.6.3 Teorie postmaterialistických hodnot .............................................................. 17 2.6.4 Teorie genderové rovnosti.............................................................................. 18 2.7 Demografické charakteristiky natality a plodnosti ............................................... 18 2.7.1 Hrubá míra přirozeného přírůstku .................................................................. 18 2.7.2 Obecná míra porodnosti ................................................................................. 19 2.7.3 Obecná míra plodnosti.................................................................................... 20 2.7.4 Specifická míra plodnost ................................................................................ 20 2.7.5 Úhrnná plodnost ............................................................................................. 20 2.7.6 Průměrný věk ženy při porodu ....................................................................... 21 3. Materiál a metodika ................................................................................................... 22 3.1 Časová řada ........................................................................................................... 22

3.1.1Trendová složka Tt .......................................................................................... 24 3.1.2 Sezónní složka St ............................................................................................ 24 3.1.3 Cyklická složka .............................................................................................. 24 3.1.4 Náhodná nesystematická složka εt.................................................................. 24 3.2 Trendová analýza .................................................................................................. 25 3.3 Regresivní přístup k modelování trendu............................................................ 25 3.3.1 Lineární trend ................................................................................................. 26 3.3.2 Kvadratický trend ........................................................................................... 27 3.3.3 Exponenciální trend........................................................................................ 27 3.4 Vhodný model trendu............................................................................................ 28 3.4.1 Střední chyba odhadu ..................................................................................... 28 3.4.2 Střední čtvercová chyba odhadu..................................................................... 28 4. Výsledky práce a diskuze ........................................................................................... 29 4.1 Česká republika..................................................................................................... 29 4.2 Jihomoravský kraj ................................................................................................. 29 4.3 Hrubá míra přirozeného přírůstku......................................................................... 31 4.3.1 Predikce hrubé míry přirozeného přírůstku .................................................... 33 4.4 Obecná míra porodnosti ........................................................................................ 34 4.5 Obecná míra plodnosti .......................................................................................... 36 4.6 Specifická míra plodnosti...................................................................................... 39 4.7 Úhrnná plodnost .................................................................................................... 41 4.8 Průměrný věk ženy při porodu.............................................................................. 42 5. Závěr ........................................................................................................................... 46 6.Seznam grafů ............................................................................................................... 48 Použitá literatura: ............................................................................................................ 49 Seznam příloh ................................................................................................................. 51

1. Úvod Jedním z nejdůležitějších demografických aspektů je lidská reprodukce. Rození a vymírání patří k přirozeným vlastnostem nejen lidské populace ale i živočišné říše. Zatímco vymírání patří k nenávratné a jisté událostí každého jedince, rození je daleko složitějším aspektem lidského života. Každá žena se v dnešní době sama dobrovolně rozhoduje, zda na svět přivede potomka či nikoliv. Dítě přestalo být již dávno pouze ekonomických přínosem pro rodinu a stává se naopak v některých případech ekonomickou zátěží. Je samozřejmě chladné přepočítávat narození dítěte ekonomickou vahou, bohužel se v posledních desetiletích v některých vyspělých státech takto děje. A je jedním z mnoha důvodu volby ženy pro možnost bezdětnosti. Dalším faktorem jsou společenské standardy, vliv kultury, životní úrovně. Člověk se rodí do doby plné možností např. ve vzdělání, v pracovních příležitostech, v osobním růstu a často tak zapomíná se zastavit a zamyslet se, co je vlastně podstatou lidského života. Pokračování ve vlastní generaci na tomto světě nebo žít v komfortu dnešní doby. Je už zcela běžné, že matkami se stávají ženy po třicítce či i ve vyšším věku, dnešní zdravotnictví to umožňuje a mnoho žen, pokud chtějí ve svém životě něčeho dosáhnout, nic jiného než oddálit rodičovství nezbývá. Je důležité, aby v otázkách porodnosti byl zapojen i stát a snažil se poskytnout rodičům i dětem vhodné podmínky pro spokojený život. Vždyť jaký smysl by měl stát a všechno, co v dnešní době děláme, pokud bychom neměli nástupce v pokračování života dalšími generacemi.

1.2 Cíl práce Hlavním cílem práce je analyzovat vývoj přirozeného přírůstku, porodnosti a plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji v období 2000 - 2010. Analýza bude provedena na základě jednotlivých dílčích cílů a to: a) dle věkových skupin narozených dětí v dané věkové skupině matek, b) dle posunu vývoje věku a počtu žen prvorodiček a jejich měnící se věkové struktury, c) následné porovnání a zpracovány do grafů, d) predikce budoucího vývoje přirozeného přírůstku.

7

2. Literární přehled 2.1 Demografie v reprodukčních souvislostech Demografie je společenská věda. Poprvé jako s vědní disciplínou se s ní setkáváme v 17. století v díle Johna Graunta o úmrtnosti londýnského obyvatelstva. Jméno této mladé vědě dal až v polovině 19. století Francouz Achille Guillard. Dříve se objevovala pod názvem populační věda, anebo také věda o obyvatelstvu (Roubíček, 1997). Samotné slovo demografie má své kořeny v řečtině a překládáme ji jako démos neboli lid a grafein neboli psát. Doslovný překlad do češtiny by tedy byl lidopis. Díky pozdnímu vzniku tohoto slova se ve většině evropských států používá název demografie v obdobných přepisech (Koschin, 2005). Objektem studia této vědy, jak uvádí Vystoupil a Tarabová (2004), jsou lidské populace. Lidské populace chápou jako určitý soubor lidí, mezi kterými dochází k demografické reprodukci. Ve vymezení předmětu demografie se autoři liší. Vystoupil a Tarabová (2004, s. 6) vymezují předmět jako „demografickou neboli populační reprodukci, kterou chápeme jako neustálou obnovu populací v důsledku probíhajících procesů rození a umírání“. Koschin (2005) na předmět demografie nahlíží z větší perspektivy. Reprodukci rozšiřuje o podmínky, při kterých k reprodukci dochází. Na demografii tedy pohlíží jako na vědu zabývající se studiem demo-sociálních systémů. Podobně široký pohled zaujímá Roubíček (1997, s. 15), pro něhož „předmětem demografie jsou tzv. demografické jevy a procesy, resp. zákonitosti, jimiž se tyto jevy a procesy řídí“. Tyto jevy a procesy pro něho znamenají na jedné straně biosociální procesy rození a vymírání, na druhé obnovu obyvatelstva jeho stěhováním. Z výše uvedeného vyplývá, že jedním z nejdůležitějších aspektů demografie jsou demografické jevy, neboli události, úzce související s lidskou reprodukcí. Konkrétně si pod těmito demografickými jevy můžeme představit: • narození, • úmrtí, •

potrat,

• sňatek, • rozvod, • ovdovění, 8

• nemoc a další. Neboť mají přímý vliv na proces porodnosti a úmrtnosti, jak je zmíněno Kalibovou (2004). Platí, že pro studium těchto demografických jevů musíme nejprve získat demografické informace, data. Podle Koschina (2005) jsou tyto demografické informace rozlišeny: • na údaje o stavu, • údaje o pohybu. Stav lze podle něj chápat jako velikost populace. Pohybem pak rozumí určité znaky, které nastaly za určité časové období určité populace. Prameny demografických dat získaných ze statistického popisu lze rozdělit na pět v praxi nejpoužívanějších. Roubíček (1997) člení demografické údaje následovně: • sčítání lidu, • běžná evidence pohybu obyvatelstva, • populační registr, • mikrocensus. Na tomto rozdělení se shoduje nejvíce autorů zabývající se danou problematikou. Vystoupil a Tarabová (2004) navíc přidávají pátý zdroj, jedná se o běžnou evidenci migrací. V následující subkapitole se budu jednotlivým pramenům demografických dat věnovat.

2.2 Zdroje demografických dat a jejich specifika 2.2.1 Sčítání lidu K jednomu v populaci nejznámějšímu prameni demografických dat patří sčítání lidu, v některých publikacích nazýváno jako soupis obyvatelstva nebo populační cenzus, jak uvádí Roubíček (1997) nebo Kalibová (2001). Koschin (2005) upozorňuje, že sčítání lidu a soupis obyvatelstva se liší především v kvalitě. Soupis obyvatel zjišťuje pouze základní údaje o obyvatelstvu, jako jsou věk, pohlaví nebo povolání. Sčítání lidu, konající se jednou za deset let, zjišťuje celou řadu dalších osobních údajů, jako je počet dětí, rodinný stav, vzdělání, dojížďka do zaměstnání nebo soupisy domů a bytů. Je tedy časově náročnější a složité na zpracování. Zároveň se ale sčítání lidu řadí mezi nejzákladnější a nejstarší.

9

2.2.2 Běžná evidence pohybu obyvatelstva Dalším zdrojem dat je běžná evidence pohybu obyvatelstva. Tato evidence je založena na povinné registraci všech narození, úmrtí a sňatků. Údaje se poté odesílají Českému statistickému úřadu na zpracování. Dále se přiřazují údaje ze zdravotnické a soudní statistiky obsahující potraty a rozvody. Pro statistiky přirozené měny právě běžná evidence patří k hlavním pramenům dat (Roubíček, 1997). I v této práci je většina používaných údajů, z běžné evidence. 2.2.3 Populační registr Populační registr se řadí k nejmladším pramenům informací a jeho princip spočívá v průběžné registraci. Tato průběžná registrace je prováděna jednak formou registračních lístků nebo pomocí výpočetní techniky. Každý jednotlivec v České republice dostane při narození tzv. rodné číslo, díky kterému je zařazen do populačního registru. Další údaje jsou doplňovány průběžně z výše uvedené běžné evidence, mohou to být např. údaje o sňatku apod. K další kontrole a aktualizaci dochází při sčítání lidu za již zmíněných deset let (Vystoupil a Tarabová, 2004). 2.2.4 Zvláštní šetření Zvláštní

šetření

neboli

mikrocensy

patří

k jedné

z posledních

možností

shromažďování dat. Od výše uvedených se odlišují především tím, že nezahrnují obyvatelstvo celého státu, ale pouze určitý soubor obyvatel, které jsou vybráni náhodným výběrem. Šetřeny jsou účelově vybrané poznatky z demografického chování v určitých nepravidelných intervalech. Mikrocensy se opírají o metodiku ze sčítání obyvatel, ale zaměřují se na zjišťování různých znaků v oblasti demografie, a to sociálních, prostorových nebo ekonomických (Šotkovský, 1998). 2.2.5 Běžná evidence migrací Běžná evidence migrací, zmiňováno i jako evidence stěhování, bývá rozlišována a vedena odlišně od vnější a vnitřní migrace. V České republice jsou vedeny obě tyto evidence. Pro vnitřní migraci se získávají data pro migrační statistiku údajem o trvalém bydlišti každého občana a hlášení následnou změnou (Vystoupil a Tarabová, 2004).

2.3 Demografické ukazatele Demografické jevy získané výše uvedenými způsoby se dále zobecňují a zpracovávají v souborech, které následně tvoří populace nebo určitou její část. Získání 10

kvalitního datového souboru vyžaduje přesné definování jevu, registraci v době sledované události a v neposlední řadě zajištění úplnosti dat. Nesmí se opomenout ani hlediska velikosti daného souboru a jeho způsobu vymezení. Toto vymezení spadá do úplného základu demografické analýzy a jedná se o věcné, prostorové nebo časové srovnání údajů. Je nutné si uvědomit, že ze získaných absolutních údajů je třeba vypočítat analytická data, tedy základní demografické ukazatele. Ty se nejčastěji člení na kategorie: • poměrná čísla extenzitní, • poměrná čísla intenzivní a • poměrná čísla srovnávací (Vystoupil a Tarabová, 2004). 2.3.1 Poměrná čísla extenzivní Poměrná čísla extenzivní neboli ukazatele vznikají tak, že vydělíme stejnorodé údaje, které jsou ve stejném časovém okamžiku a ve shodném prostorovém vymezení. Relativní číslo takovým způsobem vypočítané nám určuje strukturu celku. Nejčastěji bývá vyjádřeno v procentech (Kalibová, 2001). Poměrné číslo extenzivní je např. průměrný věk žen prvorodiček. 2.3.2 Poměrná čísla intenzivní Oproti tomu poměrná čísla intenzivní jsou ukazateli intenzity a počítají s údaji, které jsou různorodé. Jmenovatel je v tomto případě nositelem událostí, které jsou vyjádřené v čitateli. Poměrná čísla intenzivní rozdělujeme na: • míry Ty většinou pracují se středním stavem obyvatelstva, které podle Kalibové (2001, s. 14) „má co nejlépe vyjádřit průměrný počet žijících osob v průběhu určitého časového intervalu, nejčastěji roku. Střední stav obyvatelstva vypočítáme jako aritmetický průměr z počátečního a koncového stavu obyvatel“. Dle středního stavu míry rozdělujeme na tři (Kalibová, 2001) : 1) nositelem událostí jsou celé populace, 2) redukované míry, kdy ve jmenovateli nemusí být nositel zkoumaných událostí, 3) redukované míry, ve kterých jde o specificky zredukované formy nositele.

11

• kvocienty Kvocienty jsou nositelem pravděpodobnostní souvislosti. A oproti mírám se počítají k počátečnímu stavu obyvatelstva (Šotkovský, 1998). V našem případě poměrná čísla intenzivní používáme při výpočtu hrubé míry porodnosti. 2.3.3 Poměrná čísla srovnávací Poměrná čísla srovnávací též nazývaná jako indexy jsou posledním typem ukazatelů. Indexy srovnávají jak stejnorodá, tak různorodá absolutní čísla. Tato čísla buď nejsou prostorově vymezena, nebo spolu nemusí souviset časově. S indexy se dále můžeme setkat v charakteristice různých vývojových trendů (Kalibová, 2001). Demografická data a ukazatele lze rozlišovat také z dalších hledisek. Těmi jsou ukazatele rozdělující se na: • obecné (zabývající se celou populací), • specifické (zahrnující pouze část populace), • definitivní (neboli konečné), • předběžné, • hrubé (počítané jednoduššími metodami) a • srovnávací (využívané standardizované hodnoty, tedy hodnoty očištěné od vlivu rušivé věkové skupiny) (Kalibová, 2001). Zajímají nás především obecné a specifické, které byly použity při výpočtech, a s kterými se v této práci dále setkáváme. 2.3.4 Obecná míra Obecná míra intenzity je váženým průměrem měr specifických a jako taková je považována za velmi hrubou. To z důvodu značné závislosti na demografické struktuře celkové populace. Především ji ovlivňuje věková struktura obyvatelstva a pohlaví, která se může značně lišit od populace, jež je předmětem našeho zkoumání. Obecné míry intenzity se uvádějí v promilích (Roubíček, 1997). Obecnou mírou je např. obecná míra plodnosti. 2.3.5. Specifická míra Zpravidla se taktéž jako míry obecné počítají i míry specifické na délku jednoho roku. Dále se ale pro výpočty rozčleňují na pohlaví a jednotlivé věkové skupiny, ty se nejčastěji počítají jako věkové skupiny pětileté. Díky tomu dostáváme jasnější a 12

konkrétnější údaje o dané populaci a zkoumaném jevu. Také specifické míry jsou nejčastěji uváděny v promilích (Koschin, 2005). Setkáváme se např. se specifickou mírou plodnosti.

2.4 Struktura obyvatel podle pohlaví a věku Obyvatelstvo každé populace rozdělujeme velice jednoduše podle jednotlivého pohlaví na muže a ženy. Z tohoto rozdělení se dále počítají další podrobnější ukazatele. V našem případě se jedná pouze o události, jevy a ukazatele týkající se žen. Konkrétněji je možno tyto události pozorovat dle věkového složení. Podle Šotkovského (1998) věkové složení obyvatelstva rozdělujeme: a) do jednotlivých věkových skupin v rozmezí jednoleté, pětileté, desetileté, patnáctileté, b) dle ekonomické aktivity obyvatelstva, c) efektivity reprodukčního procesu, d) vymezení starého obyvatelstva. Další kategorizace věkových skupin je podle reprodukční schopnosti, tedy rozdělení na: a) dětskou, b) reprodukční, c) postreprodukční skupinu (Šotkovský, 1998). Objektem našeho zájmu jsou ženy v reprodukčním věku. Z demografického hlediska je to tzv. doba, kdy je žena schopna rodit děti, v dokončeném věku 15-49 let. Dokončený věk vyjadřuje věk posledních narozenin zkoumaných osob.

2.5 Populační politika Populační politika, jak by se mohlo na první pohled zdát, nebude spadat do problematiky demografie, velmi úzce s ní ale souvisí. Vychází především z prognóz a demografických analýz, bez kterých by se žádná vláda neobešla. Populační politika je velice složitá, každý si musí uvědomit, že se nejedná o politiku ovlivňující několik let, ale několik budoucích generací. Roubíček (1997, s. 22) ji definuje, “ jako souhrn konkrétních praktických opatření převážně dlouhodobého charakteru, jimiž se má usměrnit populační vývoj ve smyslu cílů určité vládní moci“. Kalibová (2001) chápe populační politiku jako přesunutí demografických dat do praktického života, a to v oblasti reprodukce, s cílem stanovení 13

populačního optima určitého obyvatelstva za existujících podmínek. Opatření k tomuto populačnímu optimu mohou být jednak ekonomické, sociální, právní, administrativní nebo zdravotní. Podle konkrétních cílů populační politiku rozlišuje na: a) kvantitativní, b) strukturální. Kvantitativní se zaměřuje na usměrnění početního vývoje obyvatelstva. Strukturální se soustředí na usměrnění strukturálního vývoje obyvatelstva. Odlišné mohou být i prostředky, které se používají: a) stimulační, b) represivní, c) selektivní. Stimulační prostředky představují určité výhody nebo výsady, a to ekonomické nebo psychologické povahy, odměňující tu skupinu obyvatel, jednající podle cílů dané populační politiky. Represivní naopak používá postihy pro ty obyvatele, kteří se chovají proti oficiální populační politice. Selektivní prostředky jsou používány především v oblasti migrační politiky. Populační politika se netýká pouze reprodukce obyvatelstva, tedy otázkami zaměřujícími se na porodnost a úmrtnost, ale řeší i otázky v oblasti migrace, školství či zdravotnictví (Roubíček, 1997). Z našeho pohledu je nejdůležitější politika pronatalitní nebo antinatalitní. Česká republika se řadí mezi země propagující pronatalitní politiku s použitím nepřímé pomoci rodin s dětmi. Tím jsou uplatňovaná opatření daňová a také systém sociálního zabezpečení. Dle uveřejněného dokumentu Národní koncepce rodinné politiky na webových stránkách Ministerstva práce a sociálních věcí (2005, s. 9) je základním cílem rodinné politiky v České republice „vytvořit všestranně příznivější společenské klima a podmínky pro rodinu, umožňující lidem realizovat vlastní životní strategie v naplňování partnerských a rodičovských plánů“. Mezi prostředky podporující rodinu, jak uvádí Ministerstvo práce a sociálních věcí na webových stránkách, je tím přídavek na dítě, na který mají nárok rodiny s příjmem do 2,4 násobku životního minima. Je poskytován ve třech výších podle věku dítěte. Dále rodičovský příspěvek, příspěvek na bydlení, porodné, příspěvek na úhradu potřeb dítěte. Žena má nárok na mateřskou dovolenou to v souvislosti s porodem a následnou péčí o

14

dítě po dobu 28 dní. Oba rodiče dítěte pak mají nárok na rodičovskou dovolenou v délce trvání dosáhnutí tří let dítěte. Dle Bartoňové (2010) je problémem, že opatření, které jsou přijímána, jsou koncipována právě jako sociální podpora než podpora týkající se rodin všech skupin obyvatelstva. Životní úroveň obyvatelstva v České republice se zvyšuje, rozdíly mezi bezdětnými a rodinami s dětmi v průměru ale stále narůstají. Situace v této oblasti populační politiky je jedna z nejsložitějších, podle Kalibové (2001, s. 43) z několika důvodů: 1. „Zájmy a cíle jednotlivých rodin a různě vymezených skupin obyvatelstva nemusí být vždy v souladu se zájmy a cíly společnosti., 2. Nelze porušovat právo rodičů mít tolik dětí, kolik si přejí a kdy si je přejí., 3. Reakci demografického chování na změny vnějších podmínek je nutno vidět v časové dimenzi generací, nikoli kalendářních let“. Pronatalitní politika a oblasti působnosti musí zohlednit také období, na které se budou opatření vztahovat. A to buď na období před, popřípadě po narození dítěte, anebo na pomoc rodinám s dětmi. Podle toho jsou opatření ve formě peněžní, naturální, individuální nebo celospolečenské. Složitost a zodpovědnost v otázkách pronatalitní politiky jsou značné, proto se jednotlivých cílů nejčastěji dosahuje pomocí nepřímých opatření. Smyslem je vytvořit takové podmínky pro potencionální rodiče, které nesníží jejich životní úroveň po narození dítěte. Zabezpečit kvalitní zdravotní péči pro matky, upravit pracovní podmínky pro ženy v době těhotenství i po porodu a poskytnout ze strany státu určité daňové úlevy či sociální dávky, což jsou jedny z prostředků, kterými lze zvýšit porodnost (Kalibová, 2001). I přes nepřímé opatření zmíněné výše upozorňuje Bartoňová (2010), že v České republice se obyvatelstvo začíná rozdělovat mezi dvě skupina. První skupina je silně orientovaná na rodinu, tedy po narození prvního dítěte následuje druhé dítě. Druhá skupina je méně orientovaná k založení rodiny. Toto rozdělení je zapříčeno spíše obdobím nejistoty a měnících se výše uvedených konceptů rodinné politiky. Z probíhajících výběrových šetření postojů a hodnot, které uvádí Bartoňová (2010), totiž vyplynulo, že i přes poklesy porodnosti lidé v České republice stále preferují narození dvou dětí před jedním nebo žádným dítětem.

15

2.6 Analýza porodnosti a věku matek Od počátku 20. století dochází v celém vývoji lidstva k výrazným událostem, které bezpochyby mají vliv na populaci nejen v České republice, ale i v Evropě a celosvětově. Jak uvádí Bartoňová (2010), s poklesem porodnosti se nesetkáváme v České republice poprvé. Z historického hlediska docházelo k mírnému poklesu v letech 1830 – 1870 a následně v prvním demografickém přechodu v letech 1870 – 1930. Tyto změny byly zapříčiněny především tím, že se díky průmyslové revoluci, která v těchto letech v Českých zemích probíhala, zefektivnila možnost obživy. Díky pokroku v medicíně přežívalo více narozených dětí a došlo k poznání, jak zabránit početí dítěte. K dalšímu poklesu pak došlo v 60. letech 20. století. Důvodem byla neschopnost tehdejší socialistické vlády zajistit pro rodičky určitou úroveň bydlení a služeb potřebné pro matky. Od roku 1958 byl v účinnosti zákon, který umožňoval umělé přerušení těhotenství a to i z důvodu jiných než zdravotních. S poslední fází poklesu porodnosti se setkáváme od 90. let 20. století. Příčiny lze najít v masovějším používání hormonální antikoncepce a politických změnách. Oproti opatřením známých z let 70. 20. století na podporu rodičovství, uplatňované ekonomické stimuly z 90. let 20. století, vzniku rodin příliš nepřispělo. Jak zmiňuje Hamplová (2003), změny jsou známky nového prokreačního modelu chování, který je charakterizován nízkým počtem rozených dětí a specifickými strukturálními atributy. Vyznačují se vyšším věkem, vyšší ilegitimitou a vyšším vzděláním obou rodičů. Od 90. let 20. století se Česká republika nepotýká s poklesem porodnosti, ale také s problémem stárnutí populace, větším množstvím dětí rozených mimo manželství a růstem věku prvorodiček. Dle Hamplové (2003) lze očekávat, že v budoucnu bude většina obyvatel ve světě, tedy i v České republice, žít na úrovni prosté reprodukce. Prostá reprodukce představuje v průměru 2,1 – 2,0 děti na 1 ženu. Zřejmým demografických faktorem, který determinuje konečnou plodnost, je věk ženy při prvním porodu. Právě zvyšování průměrného věku žen prvorodiček ovlivňuje rození dětí vyššího pořadí, méně však bezdětnost. Narození druhého nebo pak dalšího dítěte je stále více provázeno faktory socioekonomickými a psychologickými. Jak již bylo zmíněno výše, politické změny a orientace na tržní princip, od štědrého sociálního systému, výrazně souvisí se změnou populačního klimatu. Jak uvádí Hamplová (2003) postoje oddělitelnosti veřejného světa tržního hospodářství od 16

soukromého světa rodiny, kde se o rodinný svět stará žena a o tržní svět muž, má za následek pokles plodnosti a dokazují, že v případě sociální a demografické reprodukce tržní princip selhává. Dalším faktorem ovlivňující plodnost je také vzdělání. Ženy s vyšším vzděláním mají nižší počet dětí a jsou častěji bezdětné, a to vzhledem k délce studia a náročnosti práci. Téma souvislosti vzdělání a plodnosti ženy však není jádrem této práce, proto je pouze tato souvislost uvedena a dále bude pozornost směřována na teorie vývoje plodnosti. Tyto teorie týkající se vývoje plodnosti jsou směrodatnější, snaží se totiž vysvětlit důvody klesající plodnosti ve vyspělých zemích. Mezi tyto teorie patří: 2.6.1 Teorie racionální volby První teorie poukazuje na souvislost s psychologickým přínosem dítěte a ekonomickou zátěží, kterou narození dítěte přináší. Náklady na dítě mohou být jednak přímé a jednak nepřímé. Přímé představují aktuální náklady pro rodinu po odečtení přídavků. Nepřímé pak ztrátu výdělku v důsledku péče o dítě, tedy skutečnosti, jakým způsobem společnost umožňuje rodičům dítěte nebo dětí zkombinovat pracovní kariéru a péče o ně. Při rozhodování o narození prvního dítěte jsou směrodatné nepřímé náklady, přímé mají výraznější roli při narození dalšího dítěte (Hamplová, 2003). 2.6.2 Teorie averzního rizika Teorie averzního rizika vychází dle Hamplové (2003) z předpokladu, že náklady spojené

s dítětem

jsou

fixovány

až

v budoucnu.

Výhledově

jde

tedy

o

socioekonomickou a psychickou nejistotu a právě tyto důvody snižují rozhodnutí rodičů mít děti. Raději investují do vzdělání, kariéry a dlouhodobých úspor než do dětí. V této teorii se objevuje i myšlenka, že prohlubování nejistoty rodičů ovlivňuje omezování příspěvků a opatření rodinné a sociální politiky, kdy se stát snaží co nejvíce nákladů na dítě přesouvat na rodiče. 2.6.3 Teorie postmaterialistických hodnot Snižování plodnosti souvisí především s orientací života k duchovním potřebám, které reprezentují kvalitnější život, oproti materialistickým hodnotám. Výsledkem je tedy předpoklad, že liberálnější společnost má nižší plodnost než konzervativní. Tato teorie se stala směrodatnou při vysvětlování mechanismu druhého demografického přechodu (Hamplová, 2003).

17

2.6.4 Teorie genderové rovnosti Čtvrtá teorie je zaměřena na protiklady genderových rolí v oblasti vzdělání, práce a rodiny. Aby nedocházelo k poklesu plodnosti, je potřebná rovnost genderových rolí ve všech těchto oblastech. Tedy nezáleží na tom, jedná-li se o ženu nebo muže, a to jak v pracovním procesu, tak i v rodině. Pokud ale platí stejné pracovní povinnosti pro obě pohlaví ve vzdělání a práci, zatímco v rodině převládá model jednoho živitele, dochází k poklesu plodnosti. Východiskem této teorie je větší genderová rovnost a vyrovnání životních podmínek rodin nehledě na počet dětí. Sociální stát je preferován před volným trhem (Hamplová, 2003).

2.7 Demografické charakteristiky natality a plodnosti Jak již bylo řečeno, demografická reprodukce bezprostředně souvisí s rozením a vymíráním. Počátek natality neboli porodnosti je dám početím, tím následně začíná těhotenství, které končí porodem. Porod vzhledem k datu, kdy se odehrává, je buď včasný nebo předčasný a narozené dítě živé nebo mrtvé. (Vystoupil a Tarabová, 2004). Podle světové organizace WTO (Koschin, 2005) se za živě narozené dítě považuje takové dítě, které bylo přivedeno na svět úplným vypuzením nebo vynětím plodu z těla matky a plod projevuje jednu ze známek života. Myšleno dech, akce srdeční, pulsace pupečníku nebo aktivní pohyb svalstva a váha nad 500g. Jestliže dítě váží méně jak 500g je rozhodující zda přežije 24 hodin, pokud nepřežije, považuje se tato situace za potrat. Demografie se na charakteristiky natality a plodnosti dívá z širokého hlediska a setkáváme se s mnoha ukazateli týkající se těhotenství, porodu, stavu dítěte nebo potratu. O konkrétním výčtu demografických ukazatelů, které byly použity v této práci, pojednávají následující subkapitoly. 2.7.1 Hrubá míra přirozeného přírůstku Hrubá míra přirozeného přírůstku je charakteristika určující úroveň přirozené reprodukce. Vychází z výpočtu přirozeného přírůstku, tedy rozdílem počtu živě narozených a zemřelých vyjádřeno za určité období. Pokud nastanou záporné hodnoty tohoto ukazatele, pak mluvíme o přirozeném úbytku. Výsledek vyjádřen absolutním číslem je pak ve zlomku vztaženo ke stavu obyvatelstva ve sledovaném období (Kalibová, 2001).

18

Ukazatel hrubé míry přirozeného přírůstku lze definovat, jak uvádí Kalibová (2001, s. 34), „jako rozdíl mezi hrubou mírou porodnosti (hmp) a hrubou mírou úmrtnosti (hmú). Hodnoty hmpp jsou ovlivněny věkovou strukturou srovnávaných populací, což ovlivňuje vypovídající schopnost tohoto ukazatele“. Pokud bychom uvažovali nad výše zmíněnou definicí, vzorec tohoto ukazatele by vypadal následovně:

2.7.2 Obecná míra porodnosti Je zapotřebí si nejprve definovat, jak je chápana porodnost neboli natalita v demografii. Bezprostředně má vztah s plodivostí, nazývána jako fekundita, což je schopnost muže a ženy rodit děti. Jako taková tedy souvisí s růstem populace a má vliv na celkovou změnu počtu obyvatelstva. Vzorec obecné míry porodnosti je sestaven z poměru počtu živě narozených ke střednímu stavu obyvatelstva ve sledovaném období (Roubíček, 1997).

Jak uvádí Šotkovský (1998), mimo obecné míry porodnosti se pro výpočty používá i hrubá míra celkové porodnosti (hmcp), která počítá se všemi narozenými ke střednímu stavu obyvatelstva a nerozlišuje, jestli se dítě narodilo mrtvé nebo živé. Hlouběji se tímto faktem zabývá výpočtem hrubé míry živorodosti (hmp) a hrubé míry mrtvorozenosti (hmm). Tedy:

19

2.7.3 Obecná míra plodnosti Plodnost chápeme jako výsledek porodnosti, nazývána též jako fertilita. Jako taková je zaměřena konkrétněji, protože nepočítá se středním stavem obyvatelstva, ale jen s tou části obyvatelstva, které se narození dítěte týká, tedy žen v reprodukční období. Reprodukční období, jak uvádí Klufová (2010), je takové období, kdy je žena schopna rodit děti. Ženy v plodném věku jsou vyznačeny dokončenými 15 – 49 lety. V demografii je toto věkové rozmezí nazýváno rodivým kontingentem. Podíl živě narozených dětí a rodivého kontingentu nám udává obecnou míru plodnosti. Jak dále uvádí Koschin (2005), pokud bychom u ukazatele plodnosti použili v čitateli počet narozených dětí, vzhledem k malému počtu mrtvě narozených dětí v České republice, by tento fakt neměl žádný výrazný vliv. Námi počítaný ukazatel by se poté nazýval obecná míra čisté plodnosti.

2.7.4 Specifická míra plodnost Specifická míra plodnosti rodivý kontingent žen dále rozděluje hlouběji podle věku matek a narozených dětí rodiček ve vymezené věkové skupině. Jak uvádí Klufová (2010), plodnost žen, vzhledem k dlouhému reprodukčnímu období, mění v závislosti na věku svoji hodnotu. Kalibová (2001, s. 28) definuje tento demografický ukazatel, jako „poměr počtu živě narozených dětí ženám ve věku x (Nvx) ke střednímu stavu žen ve věku x (Pžx) obvykle v ročním vymezení“. Vzorec tohoto ukazatele plodnosti je tedy:

Specifickou míru plodnosti dle Koschina (2005) rozlišujeme: • jednoletou ft,x, x= 15, 16,…, 49 • pětiletou 5ft,x,

x = 15, 20,…, 45

2.7.5 Úhrnná plodnost Úhrnná plodnost, je používán i anglický výraz Total Fertility Rate, vyjadřuje intenzitu plodnosti a její výpočet můžeme chápat, jako součet specifických měr

20

plodnosti. Výsledkem je poté hodnota, která dle Klufové (2010, s. 154) vyjadřuje „průměrný počet dětí, které by se narodily jedné ženě při dané neměnné plodnosti a nulové úmrtnosti do 50 let. Je-li výsledná hodnota úhrnné plodnosti násobena 1 000, interpretujeme ji jako počet dětí, které by se narodily souboru 1 000 žen během celého reprodukčního věku, kdyby se hodnoty fx (měr plodnosti podle věku) neměnila zhruba 35 let – neboť se jedná o fiktivní generaci složenou v daném časovém okamžiku ze zhruba 35 reálních generací“. Pro zajištění prosté reprodukce, tedy situace, kdy se v populaci rodí stejný počet dětí, kolik lidí umírá, by měla být úhrnná plodnost na hodnotě 2,1 (Klufová, 2010)

2.7.6 Průměrný věk ženy při porodu Průměrný věk ženy při porodu je ukazatel říkající, jakého průměrného věku ženy dosáhly při porodu prvního, druhého či dalšího dítěte, ale i v jakém časovém rozmezí se děti rodily. Mimo průměrný věk je znám i mediánový, který nám oproti průměrnému ukazuje věk, který je typický pro zakládání rodin (Klufová, 2010). V této práci se pracuje pouze s průměrným věkem, který je v posledních letech velice často skloňován, právě kvůli jeho zvyšující se hodnotě a také z důvodu rostoucí tendenci počtu svobodných matek. Průměrný věk matky při porodu, jak uvádí Klufová (2010, s. 153), „lze vypočítat z pětiletých specifických měr, jako vážený aritmetický průměr středů intervalů s vahami, které představují specifické míry porodnost“.

21

3. Materiál a metodika V kapitole materiál a metodika budou popsány časové řady, které byly použity v této práci a dále také popis trendové složky, ta nám umožní výpočet predikce budoucího vývoje. Pro znázornění časových řad budou použity spojnicové grafy.

3.1 Časová řada Časová řada je z hlediska času v posloupnosti sestavena od minulosti do budoucnosti, jako taková zahrnuje data, která jsou věcně a prostorově srovnatelná. Löster (2009, s. 169) definuje časovou řadu jako, „posloupnost hodnot sledovaného ukazatele, která je jednoznačně uspořádána v čase. Jednotlivé hodnoty se značí yt, kde t je časový index, který nabývá hodnot od 1 do n, tj. t = 1, 2, …, n“. Budíková (2010, s. 263) definuje časovou řadu, jako „řadu s určitým počtem pozorování n, kterou můžeme zapsat jako posloupnost y1, y2, ..., yn v čase t1, t2, …, tn, neboli yi v čase ti, kde ti = t1 + ( i – 1) ∆ti, i = 1, …, n. Hodnota ∆ti představuje délku časového kroku, s níž bylo prováděno pozorování. Většinou se měření ukazatele y provádí v ekvidistantních intervalech času, pak časový krok je konstantní a může se označit jako ∆t. Tímto krokem může být hodina, den, měsíc, čtvrtletí, rok, atd.“. Časové řady graficky znázorňujeme pomocí spojnicového grafu, nazýván také jako průběhový diagram, a grafu sloupkového. Ve spojnicovém grafu jsou použity úsečky spojující body [ti, yi], naproti tomu ve sloupkovém grafu je výška daného sloupku rovna hodnotě yi v bodě ti (Budíková, 2010). Časové řady se člení dle různých hledisek, které můžeme rozdělit na čtyři základní a to dělení: 1) Podle rozhodného okamžiku časové řady rozdělujeme na intervalové, tedy časové řady intervalových ukazatelů, a okamžikové časové řady, což jsou časové řady okamžikových ukazatelů. 2) Podle délky periodicity máme časové řady dlouhodobé, nejčastěji roční, a krátkodobé, které zaznamenávají údaje za čtvrtletí, měsíc, týden či jiné periody. 3) Podle druhu ukazatelů, jsou časové řady rozděleny na primární, tedy časové řady počítané z absolutních údajů, a sekundární, neboli časové řady odvozených ukazatelů. 4) Podle způsobů vyjádření údajů se setkáváme s časovými řadami, které jsou vyjádřené v naturálních nebo v peněžních hodnotách (Hindls, 2007).

22

U časových řad se používá několik přístupů k jejich modelování. Obecně vychází z jednosměrného modelu to je:

kdy: yt = hodnota modelovaného ukazatele t = čas (t = 1, 2, …, n) εt = hodnota náhodné složky Přístup k tomuto jednosměrnému modelu je trojí: 1. Pomocí klasického (formálního) modelu 2. Boxov – Jenkinsova metodologie 3. Spektrální analýzy (Hindls, 2007). V této bakalářské práci byl použit pro výpočet časové řady přístup klasického modelu, který popisuje formy pohybu. Vysvětlením tohoto modelu je v následujícím odstavci. Klasický model rozkládá časovou řadu na čtyři formy, které jak uvádí Hindls (2007, s. 243) „tyto formy tvoří v podstatě systematickou část průběhu časové řady“. Existence všech čtyř forem je závislá na věcném charakteru a není vždy nutná. V časové řadě tedy dochází k dekompozici na: • Trendovou složku Tt • Sezónní složka St • Cyklická složka Ct • Náhodná nesystematická složka εt Vlastní tvar rozkladu má dvojí typ • Aditivní rozklad yt = Tt + St + Ct + εt = Yt + εt,

t = 1, 2, …n

• Multiplikativní rozklad yt = Tt St Ct εt

t = 1,2, …n

23

3.1.1Trendová složka Tt Trendovou složku v časové řadě Hindls (2007, s. 243) definuje jako „hlavní tendenci dlouhodobého vývoje hodnot analyzovaného ukazatele v čase“. Na rozdíl od Löstera (2009, s. 170), který hovoří o trendové složce jako „o dlouhodobé změně ve vývoji průměrného chování sledovaného ukazatele“. Je ovlivňována řadou okolností, jednou z těchto okolností je i např. ekonomická situace. Jak zmiňuje Hindls (2009), trend ve svém vývoji může být rostoucí, klesající nebo konstantní. 3.1.2 Sezónní složka St Sezónní složka dle Löstera (2009, s. 170) „představuje pravidelně se opakující výkyvy (kolísání) ve vývoji sledovaného ukazatele vzhledem k trendu, které se vyskytují v časových řadách s periodicitou zjišťování kratší než 1 rok, tj. pouze v krátkodobých časových řadách“. V praxi je sezónní složkou např. střídání ročních období, kulturní zvyky ve společnosti nebo délka pracovního cyklu dle dní v měsíci. 3.1.3 Cyklická složka Cyklická složka je na rozdíl od sezónní ta, která je delší než jeden rok. Je chápana jako cyklus dlouhodobého kolísání s neznámou periodou. Je zahrnována pod sezónní složku a často nazývána jako tzv. střednědobý trend. Střednědobý trend dle Hindlse (2007, s. 244) vyjadřuje „střednědobou tendenci vývoje, která má často oscilační charakter s neznámou, zpravidla proměnlivou periodou“. Dlouhodobým cyklem je např. demografický nebo inovační cyklus (Hindls, 2007). 3.1.4 Náhodná nesystematická složka εt Náhodná složka je poslední složkou časových řad. Jak uvádí Hindls (2007, s. 244) „je to taková veličina, kterou nelze popsat žádnou funkcí času“. V souvislosti s náhodnou složkou je uváděná složka stochastická. O této složce se mluví, pokud jsou zdroje drobné příčiny, a jsou na sobě nezávislé. V tomto případě stochastickou složku popisujeme pomocí pravděpodobnosti. Pokud se ale jedná o jinou náhodnou složku, která nemá vlastnosti stochastické, vyjadřujeme náhodnou složku pomocí testů jako jsou např. znaménkový test nebo Durbin – Watsonova testu (Hindls, 2007).

24

3.2 Trendová analýza Jak již bylo řečeno výše, trend je jednou z částí z dekompozice časové řady, který nám uvádí dlouhodobé změny sledovaného ukazatele. K modelování trendu existují dva přístupy a těmi jsou: • regresivní přístup, • adaptivní přístup. Regresivní přístup bude dále v subkapitole definován včetně jeho všech funkcí. Adaptivní přístup nebyl v bakalářské práci používán, z tohoto důvodu mu nebude věnována větší pozornost. Pro náhled problematiky adaptivního přístupu, zmíním, že tento přístup vychází z předpokladu měnlivých parametrů, na rozdíl od regresivního přístupu, který předpokládá neměnné parametry. K modelování trendu v adaptivním přístupu se používá exponenciální vyrovnání nebo klouzavé průměry. Základem pro exponenciální vyrovnání je předpoklad, jak uvádí Löster (2009, s. 175), „že ne každá hodnota časové řady má stejnou váhu (důležitosti) při modelování trendu“. Metoda klouzavých průměrů dle Löstera (2009, s. 176) „je určitou lineární kombinací m původních hodnot v časové řadě. Řadu původních hodnot časové řady nahradíme řadou vypočtených klouzavých průměrů“. 3.3 Regresivní přístup k modelování trendu V regresním přístupu v modelování trendu je trend vyjádřen pomocí matematické funkce, tedy:

kde t = 1, 2, …, n je časová proměnná Tato matematická funkce je odvozována pomocí metody nejmenších čtverců takovým způsobem, aby co nejlépe vysvětlovala časovou proměnnou času t (Löster, 2009). Jak uvádí Hindls (2007, s. 246) metoda nejmenších čtverců je nejpoužívanější metodou, dále „minimalizuje rozptyl reziduální složky, je poměrně jednoduchá, numericky snadná a navazuje na některá kritéria výběru modelu trendu, která jsou založena na součtu čtverců reziduí“. Používané matematické funkce jsou klasifikované z různých hledisek. Löster (2009) uvádí následující rozdělení těchto funkcí: 25

• Lineární trend • Kvadratický trend • Exponenciální trend • Logaritmický trend • Hyperbolický trend Setkáváme se i s odlišným rozdělením trendových funkcí. Hindls (2003) uvádí rozdělení: • Lineární trend • Parabolický trend • Exponenciální trend • Modifikovaný exponenciální trend • Logistický trend • Gompertzova křivka Jak můžeme vidět, v prvních třech trendových funkcí se autoři shodují. A to z toho důvodu, jak uvádí Hindls (2007), že tyto funkce patří k funkcím jednoduchým. Pro lineární, kvadratický neboli parabolický a exponenciální trend platí, že ve většině případů nemají asymptotu a proto jejich růst není ničím omezen. Následujících subkapitole budou popsány tyto tři hlavní trendové funkce, z toho největší pozornost bude věnována lineárního trendu, který byl použit při výpočtech v této bakalářské práce. 3.3.1 Lineární trend Lineární trend patří k jednomu z nejpoužívanějších funkcí k modelování trendu. Byl použit pro výpočet trendu v bakalářské práci. Jeho výhody tkví v tom, jak uvádí Hindls (2007, s. 246), „že je můžeme použít vždy, chceme-li alespoň orientačně určit základní směr vývoje analyzované časové řady, a jednak v tom, že v určitém omezeném časovém intervalu může sloužit jako vhodná aproximace jiných trendových funkcí“. Lineární trend tedy vyjádříme následovně:

kde β0 a β1 jsou neznámé parametry t = 1, 2, … n je časová proměnná

26

Neznámé parametry β0 a β1 vypočteme pomocí metody nejmenších čtverců, jak bylo uvedeno výše. Parametry budeme symbolizovat jako b0 a b1 a celé vyřešíme pomocí dvou normálních rovnic (Hindls, 2007).

kde symbolem ∑ je součet přes t od 1do n, tj. ∑nt=1 Řešením soustavy dvou normálních rovnic jsou parametry

3.3.2 Kvadratický trend Kvadratický trend nazýván i jako parabolický trend, je podobně jako lineární často využívaný typ trendové funkce. Parametry kvadratického trendu jsou lineární, proto je použita opět metoda nejmenších čtverců. Rovnice kvadratického trendu je následující (Hindls, 2003):

kde ߚ0, ߚ1, ߚ2 jsou neznámé parametry

t = 1, 2, …, n je časová proměnná 3.3.3 Exponenciální trend Exponenciální trend lze zapsat rovnicí:

27

Parametry toho trendu nejsou lineární. Z tohoto důvodu nelze použít metodu nejmenších čtverců. K odhadu počátečních parametrů se používají metody jako je metoda linearizující transformace nebo metoda vybraných bodů (Hindls, 2003).

3.4 Vhodný model trendu Při trendové analýze je velice důležité znát všechny trendové funkce. A vybrat správnou trendovou funkci tak, aby nedocházelo při modelování k závažným chybám. Pro tyto účely se používají určitá kritéria, která nám tomuto problému pomáhají předejít. V bakalářské práci byly použity metody, které se nazývají, jak uvádí Lӧster (2009), tzv. intrapolační kritéria. Mezi tyto kritéria se řadí střední chyba odhadu a střední čtvercová chybu odhadu. 3.4.1 Střední chyba odhadu Zkratka střední chyby odhadu, se kterou se setkáváme, je M.E. (zkratka pochází z anglického názvu Mean Error). Hodnota střední chyby odhadu je vždy nulová, pokud použijeme k modelování trendu metodu nejmenších čtverců, tedy trendová funkce bude lineární, kvadratická nebo exponenciální. Jakmile se použijí další trendové funkce, které nevychází z modelu nejmenších čtverců, hodnota střední chyby odhadu je nenulová. Vzorec pro výpočet střední chyby odhadu je následující (Hindls, 2003):

3.4.2 Střední čtvercová chyba odhadu Střední chyba odhadu je v dnešní době jedna z nejpoužívanějších. Zkratka je M.S.E., opět z anglického názvu Mean Squared Error. Vzorec pro výpočet je (Hindls, 2003):

Dle Altrla (2003) není hlavním cílem samotná předpověď časové řady, ale odhadu, jak se liší hodnoty, které odhadujeme. Střední čtvercová chyba odhadu je závislá na předpovědi podmíněného rozptylu.

28

4. Výsledky práce a diskuze V následující kapitole jsou uvedeny výsledky analýzy natality v České republice. Na úvod je však nutné seznámit se základními informacemi vztahující se k České republice a Jihomoravskému kraji.

4.1 Česká republika Česká republika, jak je zmíněno výše v subkapitole 2.6 Analýza plodnosti a věku matek, se od 90. let 20. století potýká s demografickými změnami vývoje, lze jmenovat malý počet rozených dětí či stárnutí populace. Počet obyvatel se ale v letech 2000 – 2010 nijak výrazně neměnil, a to z důvodu zvyšující se migrace. Aktuální počet k 31. 12. 2011, jak uvádí Český statistický úřad, je 10 504 203 obyvatel. Co se týče rozložení obyvatelstva dle pohlaví, je více žen než mužů. Tento rozdíl k roku 2010 činil dle informací z Českého statistického úřadu o více jak 195 tisíc žen. Tedy 5 169 tisíc mužů a 5 364 tisíc žen. Nezaměstnanost dle České statistického úřadu k 10. 4. 2012 je 8,9 % (Český statistický úřad, 2012).

4.2 Jihomoravský kraj Jihomoravský kraj byl vybrán pro porovnání celorepublikových výsledků, a to z několika důvodů. Je to kraj, ve kterém žiji. A představuje ekonomicky zdatný region. Jak uvádí Český statistický úřad, hrubý domácí produkt kraje je jednou desetinou hrubého domácího produktu České republiky. Nachází se zde druhé největší město v České republice Brno, které nabízí společně s jeho aglomeracemi dostatečně široké možnosti, jak ve vzdělání, tak v pracovní oblasti. Obyvatele se mohou vyznačovat prokreačním model chování, vyznačující se vyšším věkem, vyšší ilegitimitou a vyšším vzděláním. Prokreační model chování může mít vliv právě na natalitu v tomto kraji. Tento předpoklad bude zodpovězen níže v kapitole (Český statistický úřad, 2012).

29

Jihomoravský kraj má velice výhodnou polohu a to z pohledu dopravy. A dále jeho hranice sousedí se dvěma státy - Rakouskem a Slovenskem. Rozlohou 7 195 km2 se řadí mezi čtvrtý největší kraj v České republice. Je tvořen 7 okresy, 21 obcemi s rozšířenou působností a 673 obcemi (Český statistický úřad, 2012). Z hlediska povrchu je kraj velice různorodý. V severní části kraje se nacházejí jeskynní komplexy Moravského krasu. Naopak v jižní části nalezneme rovinou oblast luk a vinic s pozůstatky lužních lesů, tvořeny úrodnými černozeměmi. Díky velice teplému podnebí se zde nachází vinařská oblast Pálava. Dále Lednicko – valtický areál anebo k rekreaci sloužící vodní dílo Nové mlýny. Na východu kraje je krajina lemovaná řekou Moravou, největší řekou v tomto kraji. Dalšími významnými řekami jsou Svratka a Svitava, na jejichž soutoku leží město Brno. Při hranicích města Brna nalezeme Brněnskou přehradu, známou svým rekreačně kulturním vyžitím. Řeku Dyji na jihu kraje lemují lužní lesy, které tvoří krajinu pro Národní park Podyjí. V jihomoravském kraji nalezneme řadu chráněných živočichů a rostlin. A to především v CHKO Pálava, CHKO Moravský kras a v části CHKO Bílé Karpaty (Český statistický úřad, 2012). Svoji polohou, dopravním spojením, přírodními a kulturními památkami nabízí kraj vysoký ekonomický potenciál. Tvoří jej 60 % zemědělské půdy, z které spadá 83% mezi ornou půdu. Zemědělství se zde soustřeďuje na pěstování obilnin, řepky a cukrovky, z živočišné výroby na chov prasat a drůbeže. Významnou složkou je vinařství, v kraji se nachází 90 % všech vinic v České republice. Město Brno je z pohledu ekonomického významné zpracovatelským průmyslem, komerčními službami a obchodem (Český statistický úřad, 2012). Mezi další důležité aspekty patří doprava. Jihomoravský kraj má díky svoji poloze významnou tranzitní funkci. Tu tvoří nejen automobilová doprava, z nichž je důležitá dálnice D1, D2 a rychlostní komunikace R43, R52, ale také železniční doprava a letecká. Ta je zajišťována civilním letištěm Brno – Tuřany (Český statistický úřad, 2012). Jihomoravský kraj má k 31. 12. 2011 dle údajů Českého statistického úřadu 1 166 179 obyvatel, z toho 570 731 mužů a 595 448 žen. Žije zde tedy o 24 717 žen více jak mužů. Počet obyvatel v posledních letech stoupl, bylo to však zapříčiněno zejména počtem přistěhovaných. Celkový počet obyvatel v roce 2010 stoupl až o 2 686. Dle Českého statistického úřadu (2011) přirozený přírůstek v kraji byl nižší a to právě v roce 2010. Narodilo se pouze o 938 osob více, než zemřelo. V roce 2010 30

v Jihomoravském kraji žilo 36,1 tisíc cizinců a to převážně Ukrajinské, Slovenské a Vietnamské národnosti. Průměrný věk byl k roku 2010 u mužů 39,4 let, u žen 42,7 let. Naděje dožití neboli střední délka života k téže roku byla 74,7 let u mužů a 81,1 let u žen. Jihomoravský kraj v roce 2010 zaznamenal nejnižší počet sňatků a to 5 099 sňatků, oproti tomu počet rozvodů byl nejvyšší. Rozvedlo se 3 548 lidí, oproti roku 2009 to je o 501 lidí více. Věkové složení obyvatelstva Jihomoravského kraje je následující. Dětská složka obyvatelstva, to je obyvatelstvo od 0 – 14 let, tvoří 14,1 %. Produktivní obyvatelstvo tedy obyvatelstvo od 15 – 64 let zaujímají 69,8 % a poproduktivní obyvatelstvo, to jsou osoby od 65 let a více, tvoří 16,2 % obyvatelstva v Jihomoravském kraji. Dle výpočtu Ministerstva práce a sociálních věcí České republiky je aktuální nezaměstnanost v kraji k 31. 3. 2012 10,12 %. Je také vhodné zmínit, že v Jihomoravském kraji žije 62 % obyvatel ve městech.

4.3 Hrubá míra přirozeného přírůstku Hrubá míra přirozeného přírůstku je rozdílem mezi počtem narozených a počtem zemřelých. Pokud je hrubá míra přirozeného přírůstku záporná, dochází k vymírání populace. S touto situací se Česká republika potýkala od roku 2000 do roku 2005, jak lze vidět na grafu č. 1. V těchto letech hovoříme o přirozeném úbytku, tedy že více lidí umírá, než se rodí dětí. Situace se mění v roce 2006, kdy jsou hodnoty kladné a jde tedy o přirozený přírůstek obyvatel v České republice. Nejvyšších hodnot za zkoumané období dosahuje hrubá míra přirozeného přírůstku roku 2008. Dochází k velkému počtu narozených, jak bude viděno na dalších grafech a to z důvodu velkého počtu rodiček. Po roce 2008 hodnoty zaznamenávají mírný pokles.

Graf č. 1: Hrubá míra přirozeného přírůstku v České republice

31

Zdroj: Vlastní výpočet Situace v Jihomoravském kraji je výrazně podobná průběhu ukazatele v České republice, jak lze vidět na grafu č. 2. I Jihomoravský kraj se od roku 2000 potýká s přirozeným úbytkem obyvatelstva, kdy dochází k vymírání populace v kraji a to až do roku 2006. Od tohoto roku je ukazatel kladný. Největší úrovně dosahuje opět v roce 2008. V Jihomoravském kraji stejně jako v celé České republice dochází v tomto roce k nárůstu natality a to z důvodu velkého počtu rodiček.

Graf č. 2: Hrubá míra přirozeného přírůstku v Jihomoravském kraji

32

Zdroj: ČSU 4.3.1 Predikce hrubé míry přirozeného přírůstku Výpočet predikce nám znázorní situaci, jakým způsobem se bude vyvíjet přirozený přírůstek v České republice v dalších letech.

Graf č. 3 Predikce přirozeného přírůstku v České republice

Zdroj: Vlastní výpočet Predikce je počítána do roku 2015, jak ukazuje graf č. 3. Trendová přímka je lineární a rovnice trendu je y = 0,3619x – 2,499. Správnost volby trendové přímky je ověřen výpočtem střední chyby odhadu a střední čtvercovou chybou odhadu, tedy ME je 0, MSE pak 1,03. Trendová přímka je tedy vhodně zvolená. Predikce přirozeného přírůstku Jihomoravského kraje je vyjádřen grafem č. 4. Trendová přímka je opět lineární, rovnice trendu je y = 0,4708x – 3,2709. I u výpočtu trendu Jihomoravského kraje je ověřeno jeho vhodné použití, ukazatel ME je 0, MSE pak 0,18.

Graf č. 4: Predikce přirozeného přírůstku v Jihomoravském kraji

33

Zdroj: Vlastní výpočet

4.4 Obecná míra porodnosti Obecná míra porodnosti vyjadřuje počet živě narozených na 1000 obyvatel středního stavu. Vývoj obecné míry porodnosti v České republice je znázorněn grafem č. 5. Roku 2000 byla obecná míra porodnosti v České republice nejnižší. Ukazatel dosahoval hodnoty 8,85 ‰. V dalších letech se hodnoty ukazatele zvyšují. Až do roku 2008, kdy obecná míra porodnosti dosahuje svého vrcholu a to hodnoty 11,49 ‰. V posledních dvou zkoumaných letech nepatrně klesá. Pokles je zaznamenán pouze v desetinách promilích. V posledním zkoumaném období, tedy v roce 2010, byla hodnota ukazatele 11,17 ‰. Graf č. 5: Obecná míra porodnosti v České republice

34

Zdroj: Vlastní výpočet V Jihomoravském kraji, graf č. 6, byly hodnoty obecné míry porodnosti v roce 2000 na nepatrně nižší hodnotě, a to 8,41 ‰. Průběh v dalších letech je shodný s vývojem v České republice. Nejvyšší hodnota 11,53 ‰ je v roce 2008 a od tohoto roku klesá, avšak pomalejším tempem než v České republice. Roku 2009 na 11,43 ‰ a v roce následujícím 11,31 ‰. Počet živě narozených dětí ke střednímu stavu se pohybuje na vyšších hodnotách než v České republice.

Graf č. 6: Obecná míra porodnosti v Jihomoravském kraji

Zdroj: Vlastní výpočet

35

Na posledním grafu č. 7 týkající se obecné míry porodnosti je srovnání obou hodnot výše uvedených. Jihomoravský kraj se od roku 2000 pohybuje pod průměrem České republiky, a to do roku 2008, kdy dosahuje o 0,04 ‰ vyšší míře obecné porodnosti. V dalších letech se porodnost v Jihomoravském kraji zvýšila natolik, že se pohybuje nad průměrem České republiky. Tento nadprůměr je však nepatrný, pohybuje se v desetinách promilích. Obecná míra porodnosti dosahuje nejvyšších hodnot ve stejných letech jako hrubá míra přirozeného přírůstku. Zvýšený počet rodiček se jasně objevuje i v obecné míře porodnosti. Tento nárůst si můžeme vysvětlit tím, že ženy narozené v 70. letech 20. století vzhledem k politické situaci z 90. let 20. století odsunuly své porody zhruba o deset let později.

Graf č. 7: Obecná míra porodnosti v České republice a Jihomoravském kraji

Zdroj: Vlastní výpočet

4.5 Obecná míra plodnosti Obecná míra porodnosti je podílem živě narozených dětí a rodivým kontingentem, tedy počtu žen ve věku 15 – 49 let. Jako takový nám ukazuje hlubší analýzu porodnosti než předchozí ukazatel, protože právě žen ve věku 15 – 49 let se porody týkají. Dochází tedy k menšímu zkreslení výsledku oproti předchozímu ukazateli, který počítá se středním stavem. Ve své podstatě je odrazem opatření populační politiky v České republice. Vývoj v letech 2000 – 2010 v České republice znázorňuje graf č. 8. 36

Obecná míra plodnosti v České republice má velice podobný průběh jako předchozí ukazatel obecné míry porodnosti. Největších hodnot za Českou republiku je dosahováno opět v roce 2008 a to 47,16 ‰. Tento nárůst je ovlivněn faktem, že začínají rodin ženy, které se narodili v 70. letech 20. století. Dle demografických předpokladů tyto ženy měly zakládat rodinu v 90. letech 20. století. Vzhledem k politickým událostem ve zmíněných 90. letech 20. století dochází k posunu zakládání rodiny zhruba o deset let později. Zvýšení obecné míry plodnosti dále mohlo ovlivnit zvýšení rodičovského příspěvku na dvojnásobek v roce 2007. V posledním sledovaném roce 2010 se hodnoty pohybovali na 46,38 ‰. Oproti předchozímu roku 2009 ukazatel poklesl nepatrně o 0,32 ‰.

Graf č. 8: Obecná míra plodnosti v České republice

Zdroj: Vlastní výpočet Grafické vyjádření znázorněné grafem č. 9 ukazuje obecnou míru plodnosti v Jihomoravském kraji. Lze vidět, že taktéž dochází ke vzrůstu obecné míry plodnosti v letech 2008 a následujících. Hodnoty se pohybovali na podobné úrovni jako hodnoty celorepublikové. Jihomoravský kraj se tedy nijak nevymyká modelu příčin, ovlivňující obecnou míru plodnosti. V roce 2008 hodnoty dosahují 47,32‰. V dalších letech ukazatel zaznamenal mírný pokles tedy v roce 2009 47,14 ‰ a v posledním zkoumaném roce, tedy v roce 2010, byla hodnota 46,93‰.

37

Graf č. 9: Obecná míra plodnosti v Jihomoravském kraji

Zdroj: Vlastní výpočet Grafu č. 10 se týká obecné míry plodnosti České republiky a Jihomoravského kraje.

Graf č. 10: Obecná míra plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji

Zdroj: Vlastní výpočet Hodnoty Jihomoravského kraje se pohybovaly od roku 2001 do roku 2007 pod hodnotami za Českou republiku. V roce 2008 se ukazatelé obecné míry plodnosti 38

v České republice a Jihomoravského kraje vyrovnaly a od následujícího roku pak dochází k mírnému nárůstu plodnosti v Jihomoravském kraji oproti České republice.

4.6 Specifická míra plodnosti Specifická míra plodnosti rozděluje rodivý kontingent na jednotlivé věkové skupiny. Ukazatel byl počítán s pětiletým rozmezím od 15 do 49 let žen. Pro lepší přehlednost nedochází mezi grafy ke grafickému srovnání. Hodnoty obou ukazatelů

a jejich

porovnání je okomentováno. Graf č. 11 znázorňuje situaci v České republice. Největší podíl na plodnosti žen zaujímají ženy ve věku 25 – 29 let. Dochází opět k mírnému nárůstu plodnosti v letech 2008 – 2009, v posledním sledovaném roce 2010 ukazatel nepatrně klesá. Klesající charakter mají hodnoty žen ve věku 20 – 24 let, při dalším pozorování, zjistíme, že ženy přesouvají početí do pozdějšího věku. Velice výrazný nárůst zaznamenávají hodnoty zastupující ženy ve věku 30 – 34 let. Po celé sledované období ukazatel stoupá, v roce 2010 se dokonce počet žen ve věku 30 – 34 let vyrovnává s ukazatelem žen 25 – 29 let.

Graf č. 11: Specifická míra plodnosti v České republice

Zdroj: Vlastní výpočet Specifická míra plodnosti potvrzuje myšlenku, zmiňovanou výše. Tedy vzhledem k politickým událostem 90. let 20. století ženy odsunuly početí zhruba o deset let později, tedy do věku 30 – 34 let. Nelze opomenout i fakt, že zvyšování věku žen je znakem prokreačního chování obyvatel. To naznačuje sloupec zastupující ženy ve věku

39

34 – 39 let, který stejně jako předchozí ukazatel, má stoupající tendenci. Mnoho žen se zpočátku věnuje studiu a svému pracovnímu uplatnění a až poté zakládají rodinu. U hodnot v rozmezí 15 – 19, 40 – 44 a 44 – 49 věku žen nedochází ve sledovaném období k výrazným změnám V grafu č. 11 týkající se specifické míry plodnosti v České republice jsou ve výsledku zahrnuty všechny narození bez ohledu na to, zda je dítě prvorozené nebo zda žena v tom určitém věku rodila již dalšího potomka. Specifickou míru plodnosti žen, které porodily své první dítě, ukazuje graf č. 12. Hodnoty byly počítány za rok 2003 – 2010 a to z důvodu, že starší údaje nejsou veřejně dohledatelné. I přesto jsou data z let 2003 až 2010 pro srovnání hodnotná. Největší počet žen prvorodiček je ve věku 25 – 29 let. Opět dochází k poklesu specifické míry plodnosti u žen ve věku 20 – 24 let. A nárůst u žen ve věku 30 – 34 let, ten však není tak rapidní.

Graf č. 12: Specifická míra plodnosti žen prvorodiček v České republice

Zdroj: Vlastní výpočet Lze tedy konstatovat, že ženy nejčastěji rodí své první dítě před dosáhnutím 30 let věku, tedy v rozmezí 25 – 29 let. Vyšší hodnoty specifické míry plodnosti žen ve věku 30 – 34 let, které jsou viděny v grafu č. 11, jsou zastoupeny především ženami, které rodí dalšího než prvního potomka. Pokud porovnáme výsledky za Českou republiku se specifickou mírou plodnosti v Jihomoravském kraji, vyjádřené grafem č. 13, zjistíme, že nedochází k žádným 40

výrazným změnám. Hodnoty nijak nevybočují z celorepublikového vývoje. Nejvyšší podíl na plodnosti mají ženy ve věku 25 – 29 let, ty dosahují vrcholu na hodnotě ukazatele 112 ‰ na tisíc žen v roce 2008. Poté dochází k poklesu až na údaj 105 ‰. V roce 2010 se ženám v tomto věku vyrovnávají ženy ve věku 30 – 34 let, které dosahují hodnotě 102 ‰. Vývoj v rámci jednotlivých věkových skupin žen v Jihomoravském kraji je zařazen v kapitole 7. Příloha. Specifické míry plodnosti se týkají grafy č. 1, 2, 3 a 4.

Graf č. 13: Specifická míra plodnosti v Jihomoravském kraji

Zdroj: Vlastní výpočet

4.7 Úhrnná plodnost Úhrnná plodnost, jak již bylo řečeno, by se měla pohybovat na hodnotě 2 a více. Pokud je úhrnná plodnost na této hodnotě, dochází k přirozené měně obyvatelstva a populace si udržuje svůj početní stav. Dva lidé, rodiče, by tedy měli minimálně nahradit sami sebe další generací, což je zastupováno jejich dvěma dětmi. Společný graf č. 14 pro data České republiky a Jihomoravského kraje ukazuje, že tato situace momentálně není reálná. Úhrnná plodnost se dlouhodobě drží pod hranicí hodnoty 2. Přestože v posledních letech stoupá, její maximální hodnoty dosahovaly v České republice v posledních třech letech hodnoty 1,49, v Jihomoravském kraji pak hodnoty 1,48. Lze tedy říci, že jedné ženě se narodí v průměru „1 a půl dítěte“. Tento počet však bohužel není dostačující a nedochází k přirozené měně obyvatelstva. 41

Graf č. 14: Úhrnná plodnost v České republice a Jihomoravském kraji

Zdroj: ČSU

4.8 Průměrný věk ženy při porodu V posledních letech se mluví o zvyšování věku žen při porodu. Před dvaceti lety zakládali lidé své rodiny kolem 20 let věku. V dnešní době se tato hranice beze sporu posunuje. Pokrok v medicíně, možnosti ve vzdělání, v pracovní oblasti nebo cestování, to jsou jedny z mála faktorů, které na této situaci mají podíl. Zvyšování průměrného věku ženy při porodu v České republice v průběhu deseti let jsou znázorněny v grafu č. 15.

42

Graf č. 15: Průměrný věk ženy při porodu v České republice

Zdroj: ČSÚ Je patrné, že věkový průměr žen při porodu strmě stoupá. V roce 2000 byl průměrný věk ženy 27,2 let. V roce 2010 je průměr zaznamenán na hodnotě 29,6 let. V průběhu 10 let tedy stoupl průměrný věk o 2,4 roku. Je na místě poukázat na skutečnost, že v tomto ukazateli jsou započteny všechny porody, ať žena rodila své první, druhé nebo další dítě. Průměrný věk ženy při porodu svého prvního dítěte znázorňuje graf č. 16. Průměrný věk žen stoupá, to je patrné již z předchozího ukazatele. Ženy zakládají své rodiny a rodí se jim jejich první dítě v pozdějším věku. V roce 2000 byl věk žen prvorodiček 24,9 let. O deset let později, v roce 2010, se věk pro narození prvního dítěte posunul na 27,6 let. Níže uvedené výsledky lze tedy shrnout následovně. Za zkoumané období se věk ženy, která porodila své první dítě, zvýšil o 2,7 roku.

Graf č. 16: Průměrný věk při porodu prvního dítěte v České republice

43

Zdroj: ČSU Podle mého názoru ženy ve věku 27,6 let mají již dokončené vzdělání a jejich životní situace se dá popsat dvěma způsoby. Buď tyto ženy dlouhodobě budují svoji pracovní kariéru a jsou tedy relativně finančně zajištěny s pravidelným finančním příjmem, anebo po skončení vysokoškolského studia ideálně v 25 letech začínají budovat svoji kariéru a rodina je tak odsunuta na dobu, kdy žena bude mít za sebou nějakou pracovní zkušenost. Pro analýzu jasně se projevujícího prokreačního modelu chování by byla zapotřebí další analýza vztahující se k faktoru vzdělání a legitimity narozených dětí. Tato analýza však není součástí bakalářské práce, avšak i přesto můžeme hovořit o situaci, kdy se určité znaky tohoto chování objevují. Na grafu č. 17 je znázorněno srovnání průměrného věku ženy při porodu v České republice a Jihomoravském kraji. V kapitole 7. Příloha je průměrný věk ženy při porodu v Jihomoravském kraji zastoupen grafem č. 7. Jak je patrné z grafického znázornění, do roku 2003 se ukazatel za Jihomoravský kraj pohyboval pod celorepublikovou hodnotou. Konkrétně v roce 2000 byl průměr na 26,9 let. Avšak od roku 2003 lze pozorovat postupný nárůst a hodnoty za Jihomoravský kraj se dostávají nad hodnoty celorepublikové. V průběhu následujících let však hodnota ukazatele rostla a to až na hodnotu 30,2 let v roce 2010.

Graf č. 17: Průměrný věk ženy při porodu v České republice a Jihomoravském kraji

44

Zdroj: ČSÚ Poslední graf č. 18 se týká průměrného věku žen při narození prvního dítěte v Jihomoravském kraji. Oproti hodnotám České republiky v Jihomoravském kraji dosahují ženy vyššího věku při porodu prvního dítěte. Na začátku sledovaného období, v roce 2000, byly hodnoty ukazatelů rozdílné o 0,1. V kraji byl průměrný věk při narození prvního dítěte 25 let. Již od roku 2001 se ale ukazatel pohybuje nad celorepublikovým průměrem, pouze v roce 2004 obě hodnoty setrvaly na věku 26. Dále však průměrný věk žen při porodu prvního dítěte v Jihomoravském kraji opět stoupá. V roce 2010 je průměrný věk žen při narození prvního dítěte 28,3 let. Rozdíl mezi hodnotou pro Českou republiku a pro Jihomoravský kraj je 0,7. Znaky prokreačního chování se objevují nejen v rámci České republiky, ale také v Jihomoravském kraji, jelikož průměrný věk žen prvorodiček stoupá mnohem výrazněji. Mezi důvody, proč k tomu v Jihomoravském kraji dochází, lze zařadit pestrou a širokou nabídku v oblasti vzdělání a dalšího vzdělávání. A samozřejmě také nabídku pracovních příležitostí v mnoha oborech.

Graf č 18: Průměrný věk ženy při porodu prvního dítěte v České republice a Jihomoravském kraji

45

Zdroj: ČSÚ

5. Závěr Porodnost je nejen v České republice, ale i ve světě diskutované téma. Což není nic neobvyklého, jelikož je to pro svět jediná možnost zachování populace, lidského bytí na této planetě. Porodnost celosvětově nezávisí pouze na schopnosti muže a ženy rodit děti, tedy na reprodukci, ale z velké části na přírodních, ekonomických a sociálních poměrech té dané země, které umožňují vychovávat děti a nabízet jim co nejlepší podmínky pro jejich životní vývoj. Při analýze natality v České republice je zřejmé, že se Česká republika potýká s problematikou v této oblasti. Rodí se nízký počet dětí, nedochází k přirozené měně obyvatelstva, tedy úhrnná plodnosti se pohybuje pod hodnotou 2. Hodnota 2 a více znamená, že rodiče by tedy měli mít 2 a více dětí, aby sebe sami nahradili v budoucí 46

generaci. Existuje mnoho názorů a zmiňovaných teorií, které se snaží vysvětlit klesající natalitu. Na poměry v České republice nejlépe, podle mého názoru, odpovídají teorie racionální volby a teorie averzního rizika. Lidé zastupující teorii racionální volby jsou především pro život vyplněný vzděláním, prací, koníčky, cestováním. Jejich život se stává svobodnější s více možnostmi, než měli jejich rodiče, od jejichž života se tak mohou odlišit. Upřednostňují život bez větších závazků, kterým dítě beze sporu je. Druhá teorie spíše poukazuje na budoucnost lidí, kteří se stávají rodiči. Od 90. let 20. století se změnil výrazně způsob života v České republice. Lidé nežijí v takových jistotách, které jim před rokem 1989 dával stát. V dnešní době se každý člověk musí postarat sám o sebe, v pracovním životě i v bydlení se dnešní moderní člověk v České republice potýká s nejistotou. Mít děti pro člověka s takovými pocity je potom vážné rozhodnutí do budoucna. Nejen teorie napomáhají hlubší analýze. Již zmíněná pronalitní politika České republiky není koncipovaná vhodně. Nejedná se o žádné přímé opatření, které by konkrétně pomáhalo skupině obyvatel, která vychovává dítě nebo uvažuje o založení rodiny. Ve zkoumaných deseti letech je jasně vidět, že nárůst natality v posledních letech je výsledkem populační politiky z let 70. 20. století a odsunu porodů žen přibližně o deset let vzhledem k politické situaci z let 90. 20. století. U všech analyzovaných ukazatelů, je zřejmý důsledek tohoto posunu. Největší nárůst míry porodnosti probíhal v roce 2008 a roku následujícím. Před tímto rokem jsou hodnoty nízké a po roce 2008 opět klesají. Česká republika by se měla zaměřit na pronatalitní opatření, které budou podporovat rodiny s dětmi přímými opatřeními a budou je motivovat v zakládání rodin minimálně se dvěma dětmi, aby docházelo k přirozené měně obyvatelstva. Tedy byl větší počet narozených než zemřelých a nedocházelo ke stárnutí populace nebo k jejímu přirozenému úbytku, to by mohlo mít za následek vymírání populace. Analýza věku žen jasně ukázala, že ženy rodí v pozdějším věku. Tato situace souvisí s desetiletým odsunem porodů rodiček narozených v letech 70. 20. století. Místo předpokládaných 20 let věku, tak jak to bylo dříve běžné, tyto ženy zakládaly rodinu kolem 30 let věku. Posouvání průměrného věku žen je i záležitostí ekonomického prostředí a smazáváním rozdílů mezi mužem a ženou v zaměstnání. Žena má v dnešní

47

společnosti výraznější pozici, stává se samostatnější, získává větší pracovní možnosti a to na úkor posunutí zakládání rodiny do pozdějšího věku. Jihomoravský kraj svými výsledky ukazatelů nijak výrazně nevybočuje z průměru České republiky. I v Jihomoravském kraji byl u všech ukazatelů největší nárůst natality v roce 2008 a v to důsledku již vysvětlených faktorů, tedy politických změn v 90. let 20. století a odsunem porodů o deset let později. Při analýze věku žen při porodu se Jihomoravský kraj nachází nad průměrem České republiky. A to z důvodu možnosti vzdělání a pracovních příležitostí v Jihomoravském kraji a projevujícími se známkami prokreačního modelu chování obyvatel.

6. Seznam grafů Graf č. 1: Hrubá míra přirozeného přírůstku v České republice Graf č. 2: Hrubá míra přirozeného přírůstku v Jihomoravském kraji Graf č. 3: Predikce přirozeného přírůstku v České republice Graf č. 4: Predikce přirozeného přírůstku v Jihomoravském kraji Graf č. 5: Obecná míra porodnosti v České republice Graf č. 6: Obecná míra porodnosti v Jihomoravském kraji

48

Graf č. 7: Obecná míra porodnosti v České republice a Jihomoravském kraji Graf č. 8: Obecná míra plodnosti v České republice Graf č. 9: Obecná míra plodnosti v Jihomoravském kraji Graf č. 10: Obecná míra plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji Graf č. 11: Specifická míra plodnosti v České republice Graf č. 12: Specifická míra plodnosti v České republice – prvorodičky Graf č. 13: Specifická míra plodnosti v Jihomoravském kraji Graf č. 14: Úhrnná plodnost Graf č. 15: Průměrný věk ženy při porodu v České republice Graf č. 16: Průměrný věk ženy při porodu prvního dítěte v České republice Graf č. 17: Průměrný věk ženy při porodu v České republice a Jihomoravském kraji Graf č. 18: Průměrný věk ženy při porodu prvního dítěte v České republice a Jihomoravském kraji

Použitá literatura: ARLT, Josef a Markéta ARLTOVÁ. Finanční časové řady: vlastnosti, metody modelování, příklady a aplikace. 1. vyd. Praha: Grada, 2003, 220 s. ISBN 80-247-03300. BARTOŇOVÁ, Dagmar. Demografická situace České republiky: proměny a kontexty 1993-2008. 1. vyd. Praha: Sociologické nakladatelství (SLON), 2010, 238 s. ISBN 97880-7419-024-7. BUDÍKOVÁ, Marie. Průvodce základními statistickými metodami. 1. vyd. Praha: Grada, 2010, 272 s. Expert. ISBN 978-80-247-3243-5.

49

HAMPLOVÁ, Dana, Jitka RYCHTAŘÍKOVÁ a Simona PIKÁLKOVÁ. České ženy: vzdělání, partnerství, reprodukce a rodina. 1. vyd. Praha: Sociologický ústav AV ČR, 2003, 108 s. ISBN 80-7330-040-0. HINDLS, Richard. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007, 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6. KALIBOVÁ, Květa. UNIVERZITA KARLOVA. KATEDRA DEMOGRAFIE A GEODEMOGRAFIE. Úvod do demografie. 2. vyd. Praha: Karolinum, 2001, 52 s. Učební texty Univerzity Karlovy v Praze. ISBN 80-246-0222-9. KOSCHIN, Felix. VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY. Demografie poprvé. 2. vyd. Praha: Oeconomica, 2005, 122 s. ISBN 80-245-0859-1. KLUFOVÁ, Renata a Zuzana POLÁKOVÁ. Demografické metody a analýzy: demografie české a slovenské populace. 1. vyd. Praha: Wolters Kluwer Česká republika, 2010, 306 s. ISBN 978-80-7357-546-5. LÖSTER, Tomáš. Statistické metody a demografie. 1. vyd. Praha: Vysoká škola ekonomie a managementu, 2009, 291 s. Edice učebních textů. Kvantitativní metody. ISBN 978-80-86730-43-1. ROUBÍČEK, Vladimír. Úvod do demografie. 1. vyd. Praha: Codex Bohemia, 1997, 348 s. ISBN 80-85963-43-4. VYSTOUPIL, Jiří a Zdeňka TARABOVÁ. MASARYKOVA UNIVERZITA. KATEDRA REGIONÁLNÍ EKONOMIE A SPRÁVY. Základy demografie. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2004, 150 s. ISBN 80-210-3617-6. ŠOTKOVSKÝ, Ivan. VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ - TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA. EKONOMICKÁ FAKULTA. Úvod do studia demografie. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, 1998, 159 s. ISBN 80-7078-3273. Český statistický úřad. Český statistický úřad [online]. 2012, 4. 5. 2012 [cit. 2012-0401]. Dostupné z: http://www.czso.cz/

50

MINISTERSTVO PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ. Národní koncepce rodinné politiky [online]. 2005, 59 s.[cit. 2012-04-01]. Dostupné z: http://www.mpsv.cz/files/clanky/2125/koncepce_rodina.pdf Ministerstvo práce a sociálních věcí: Rodina a ochrana práv dětí. [online]. [cit. 2012-0401]. Dostupné z: http://www.mpsv.cz/cs/44 ČSÚ, oddělení regionálních analýz a informačních služeb Brno. Základní tendence demografického, sociálního a ekonomického vývoje Jihomoravského kraje v roce 2010[online]. Brno, 2011, 62 s. 641364-11.[cit. 2012-04-01]. Dostupné z: http://www.czso.cz/xb/redakce.nsf/i/zakladni_tendence_vyvoje_jihomoravskeho_kraje_ v_roce_2010_/$File/64136411.pdf

Seznam příloh Tabulka 1: Ukazatele natality za Českou republiku Tabulka 2: Specifická míra plodnosti v České republice Tabulka 3: Specifická míra plodnosti žen prvorodiček v České republice Tabulka 4: Ukazatele natality v Jihomoravském kraji Tabulka 5: Specifická míra plodnosti v Jihomoravském kraji Graf 1: Specifická míra plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji žen ve věku 20 – 24 let Graf 2: Specifická míra plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji žen ve věku 24 – 29 let 51

Graf č. 3 : Specifická míra plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji žen ve věku 30 – 34 let Graf č. 4: Specifická míra plodnosti v České republice a Jihomoravském kraji žen ve věku 34 – 39 let Graf č. 5: Úhrnná plodnost v České republice Graf č. 6: Úhrnná plodnost v Jihomoravském kraji Graf č. 7: Průměrný věk matky při narození dítěte v Jihomoravském kraji Graf č. 8: Průměrný věk ženy při porodu prvního dítěte v Jihomoravském kraji

52