Demográfia. Ferenci Tamás október 13.

Átírás

1 Demográfia Ferenci Tamás október 13. Disclaimer Filozófiám szerint a gyakorlat nem arra való, hogy felolvassam a definíciókat meg számokat negyedéves orvostanhallgatók vagytok, ezeket meg tudjátok tanulni magatoktól is A gyakorlat arra való, hogy érdekes dolgokról beszélgessünk a téma kapcsán Ezt támogatja ez a diasor (következésképp nem helyettesíti a hivatalos diasor elolvasását és megtanulásást!) Irodalom-ajánló Nagyon-nagyon-nagyon melegen ajánlom mindenkinek az Our World in Data oldalt (https: //ourworldindata.org/) mégpedig a demográfiától teljesen függetlenül is! Nem egyszerűen fantasztikusan érdekes, jól megválogatott adataik vannak, de számos közülük interaktívan ábrázolható, testreszabható, további elemzéshez letölthető stb., sőt, mindehhez még nagyon jó kommentárok, magyarázatok is tartoznak Adatforrások A szokásos statisztikai adatforrásokon (KSH, Eurostat stb.) demográfiában kifejezetten jól jön: OWID: a már látott Our World in Data oldal ( HFD: Human Fertility Database ( Max Planck Institute for Demographic Research (Germany) and Vienna Institute of Demography (Austria). Közel 30 ország több évtizedre visszamenő átfogó, részletes fertilitási adatai. Ingyenes, nyílt hozzáférésű, csak egy egyszerű regisztrációt igényel. HMD: Human Mortality Database ( University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany). Közel 40 ország több évtizedre, sőt, helyenként évszázadra visszamenő átfogó, részletes mortalitási adatai. Ingyenes, nyílt hozzáférésű, csak egy egyszerű regisztrációt igényel. Tartalom 1

2 Tartalomjegyzék 1. A népesség és változása A népesség nagysága A népesség változásának gyorsasága Születések és fertilitás Születés és halálozás Kiegészítés nerd orvostanhallgatók számára Az utóbbi idők trendjei Magyarázat: a demogriáfiai átmenet-elmélet Halandóság és egészségben töltött évek Halandóság Várható élettartam Egészségben töltött évek A népesség és változása 1.1. A népesség nagysága A világ népességének az alakulása 6 A Föld összlakossága [Mrd fő] Év Forrás: OWID. 2

3 A világ népességének az alakulása A növekedés 1350 (a fekete halál) óta teljesen töretlen A valaha megszületett emberek több mint huszadának megfelelő ember él jelenleg a Földön 1900 és 2000 között a világ lakossága háromszor annyit nőtt mint 1900 előtt az emberiség teljes története alatt A növekedés még az exponenciálisat is meghaladó! A világ népességének az alakulása (log-lin skálán) 10^1 10^0 A Föld összlakossága [Mrd fő] 10^-1 10^ Év Forrás: OWID. Duplázódáshoz szükséges idők 3

4 0.5 mrd fő 600 Duplázódáshoz szükséges idő [év] mrd fő 2 mrd fő 4 mrd fő Év Forrás: OWID A népesség változásának gyorsasága Változási gyorsaság A változási gyorsaság trendje Tehát: a világ népessége már lassulva nő! Ennek magyarázata az egyik legalapvetőbb demográfiai megállapításunk lesz 4

5 2. Születések és fertilitás 2.1. Születés és halálozás Miért érdekelnek minket ezek? 1. Hogy megmagyarázzuk a változásokat 2. Hogy előre tudjuk jelezni azokat Születési és halálozási arányok CBR: népességre jutó születésszám Mértékegysége /fő/év (nem /fő), általában /ezer fő/év-ben adják meg CDR hasonlóan A demográfia voltaképp egyszerű: a CBR és a CDR különbsége érdekel minket... csak épp ez időben elhúzódva zajlik le (dinamikája van) Ráadásul a kor- és nemspecifikus jellemzők is sokszor fontosak lesznek számunkra (Például a korfa nem más, mint kor- és nemspecifikus lélekszám egy speciális elrendezésben ábrázolva) CBR és CDR meghatározói Egy korcsoportbeli születés/halálozás a korcsoport létszámának és a korspecifikus születési/halálozási rátának a szorzata Az összes születés/halálozás ezek összege (összeadva az összes korcsoport felett) Tehát a CBR és a CDR a korfa és a megfelelő korspecifikus mutató függvénye Először a születésekre fogunk fókuszálni (szép szóval: a fertilitásra) és ezen belül is mindenekelőtt azzal foglalkozunk, hogy a korspecifikus ráta azaz egy egész függvény helyett hogyan lehet egyetlen számban jellemezni azt A fertilitás mérőszámai: TFR TFR: egy nő összesen hány gyereknek adna életet, ha az egész életútján végigmenne az éppen aktuális kor-specifikus fertilitási rátákkal Tehát: mindkét nemű gyerek számít (erre még visszatérünk) nincs mortalitás: anya nem veszik el, mert meghal még szülőképesen az éppen aktuális kor-specifikus fertilitásokkal számol (miközben jövőre valójában a jövőre érvényes fertilitás szerint fog szülni, nem a mostani szerint!): ún. szintetikus mutató Fontos: a szintetikus nem derogatív jelző, egyszerűen arról szól, hogy hogyan vetítünk egy időben lezajlódó folyamatot egyetlen pillanatra 5

6 A fertilitás mérőszámai: GRR és NRR GRR: csak lánygyerek számít, de minden más ugyanaz mint a TFR-nél NRR: figyelembe vesszük a mortalitást is, de minden más ugyanaz, mint a GRR-nél Miért fontos, hogy csak a lánygyerekekkel számolunk? Születéskori fiú/lány arány Problémák ezzel Nem tudjuk biztosan, hogy 1. mi a normális arány 2. milyen egyéb tényezők befolyásolják (mik okoznak benne országok közti variabilitást) a szelektív abortuszon túl Replacement fertility NRR-ből egzaktan 1, ez definíció GRR-ből, TFR-ből kb. 1,1 illetve 2,1 (a mortalitásnak helyet kell hagyni) CBR versus TFR A TFR érzéketlen a populáció életkori összetételének változására Lehet, hogy két populációban pontosan ugyanannyi a TFR, de ha az egyikben több a fiatalabb nő (ahol magasabb a fertilitás), akkor ott a CBR mégis eltérő (magasabb) lesz 6

7 Tempo effect A későbbre kerülő gyermekvállalás egy érdekes jelenséghez vezethet Előjön ugyanis, hogy a TFR szintetikus mutató: ha sokan későbbre tolják a gyerekvállalást (de a vállalt gyerek száma nem változik, tehát csak elhalasztásról van szó!), akkor az adott évi fertilitások leesnek, és így a TFR is csökken miközben a nők által vállalt gyerekek száma igazából nem változik! (Amikor pedig elkezdenek megszületni a gyerekek, akkor meg hirtelen megugrik a TFR) Ez a jelenség a tempo effect, tehát a gyermekvállalás időzítésének illetve annak változásának a hatása a TFR-re: úgy tűnik, mintha kevesebb gyerek születne, miközben nem erről van szó Tehát nem az a probléma, hogy más az anyák szüléskori életkora, hanem az, hogy nő ha bármilyen szinten is, de stabilizálódik, akkor rendben vagyunk, a problémát az átmenet jelenti Élveszületések az anya életkora szerint Magyarországon Lehetséges megoldások Completed fertility rate (CFR): ténylegesen hány gyereket szültek a nők a problémát kiküszöböli, de csak késve, a szülőképes kor végén ismert biztosan a jelenség egyébként úgyis megfogalmazható, hogy a TFR a CFR alá esik (ahelyett, hogy egyezne vele) Tempo-adjusted TFR: pl. Bongaarts-Feeney eljárás, figyelembe veszi a nők átlagos szüléskori életkorának változási sebességét 7

8 E változók egymáshoz való viszonya TFR adjtfr TFR és kiigazított TFR Anyák szüléskori átlagos életkora Év Forrás: HFD. E változók egymáshoz való viszonya Jól látszik, hogy a szüléskori életkor megemelkedésekor a TFR gyorsan leesik, de a kiigazított sokkal kevésbé (Természetesen nem is kötelező, hogy a kiigazított állandó maradjon, függetlenül attól, hogy tökéletes-e a kiigazítás, hiszen lehet, hogy tényleg elmarad gyerekvállalás, és nem (csak) későbbre tolódik!) 2.2. Kiegészítés nerd orvostanhallgatók számára Jelölésrendszer i: korcsoport (i = 1, 2,..., w) n i (t): a populáció létszáma az i korcsoportban a t-edik időpontban F i : a korspecifikus fertilitási ráta az i korcsoportban P i : feltételes túlélés (feltéve, hogy valaki az i-edik korcsoportig elért, mekkora valószínűséggel éli meg i + 1-et is); ez igazából a halandóságból számolható, lásd később 8

9 Populáció alakulása A populáció összetétele a t + 1-edik időpontban: A csecsemőknél idősebbekre (i > 1): az előző időszak eggyel fiatalabb korosztályából akik túléltek: n i (t + 1) = n i 1 (t) P i 1 Csecsemőkre (i = 1): a születések az összes korosztályból: n 1 (t + 1) = F 1 n 1 (t) + F 2 n 2 (t) F w n w (t) Populáció alakulása vektoros-mátrixos jelölésekkel Mindez elegánsan felírható mátrixokkal és vektorokkal: F n 1 F 2 F w 1 F w 1 n P n n (t + 1) = 0 P (t),.. n w n 0 0 P w 1 0 w azaz röviden n (t + 1) = L n (t) A Leslie-mátrix Az L neve: Leslie-mátrix Lényegében lépteti a populációt: ha megvan a korösszetétel egy adott időpontban, akkor ezzel rászorozva megkapjuk a következő időpontban! Természetesen többször is léptethetünk, a többszöri rászorzás hatványozás lesz: n (t + p) = L p n (t) Felhasználható a populáció korfájának előrevetítésére! A magyar Leslie-mátrix a 2015-ös adatok alapján Forrás: KSH Tájékoztatási adatbázis alapján demogr csomaggal. 9

10 Ez alapján előrevetítés 2015-ről 2020-ra Korcsoport nkx [ezer fő] Forrás: KSH Tájékoztatási adatbázis alapján demogr csomaggal. Nagyon-nagyon nerd orvostanhallgatóknak Mikor stabil időben egy populáció? (Értsd: korösszetételre nézve tehát a létszáma nőhet, csak a korosztályok arányai maradjanak állandóak) Ha n (t + 1) = λn (t) Azaz: L n (t) = λn (t) Sajátérték-sajátvektor probléma! Problémák, továbbfejlesztési lehetőségek: Zárt populáció: nincs sem emigráció, sem immigráció Időben állandó L (tehát időben állandó fertilitás és halandóság) Perturbáció-analízis 2.3. Az utóbbi idők trendjei A reprodukció időbeli trendjei 10

11 A csökkenés eloszlása A csökkenés sebessége 11

12 Mitől függ a csökkenés? Lehetséges okozati magyarázatok 12

13 Kevésbé szükséges gyerekek szülése, hogy legyen kellő számú utód (Fordított hatás is lehetséges: a kevesebb gyereknek jobban gondját tudják viselni a szülők) Mitől függ a csökkenés? Lehetséges okozati magyarázatok A gazdaság jellegének változásával a gyerek: asset versus liability Mitől függ a csökkenés? 13

14 Lehetséges okozati magyarázatok Direkt módon: iskolában töltött idő, indirekt módon: munkavállalás, karrierépítés Tudatosabb magatartás fogamzásgátlás terén A csökkenés meghatározói Vigyázat: ezek korrelátumok Önmagában (szinte) semmit nem mond a kauzalitásról Azért is nagyon nehéz kérdés, mert a magyarázó változók is keresztül-kasul összefüggnek egymással is... de most ez nekünk nem is fontos (csak a teljesség kedvéért utaltam egy-két nevezetes dologra) Hirtelen születésszám-változás hatása Demográfiai tehetetlenség: a változások lassan futnak át Hiszen a születések száma a most szülőképes korúak számán múlik, azt viszont nem a mostani, hanem a évvel ezelőtti születésszám határozza meg! Fordítva elmondva: a mostani változás igazán átfutni év múlva fog Pozitív és negatív értelemben egyaránt Különösen fontos az intervenciók hatásának vizsgálatához, megértéséhez (pl. a kínai egykepolitika vagy másik oldalról az extrém pronatalista politikák, mint Ceausescu Romániája) 14

15 2.4. Magyarázat: a demogriáfiai átmenet-elmélet A demográfiai átmenet-elmélet A demográfiai átmenet-elmélet 15

16 3. Halandóság és egészségben töltött évek 3.1. Halandóság Kérdésfeltevések Eddig inkább csak a születéssel foglalkoztunk Hasonlóan fontos kérdés a halálozás (a várható élettartam miatt is) és a betegségek annyiban, hogy hogyan alakul az egészségben töltött idő Az emberi halandóság jellege SWE USA 10^1 10^0 10^-1 10^-2 Korspecifikus mortalitás [/fő/év] 10^1 10^0 10^-1 HUN RUS 10^-3 10^-4 10^-2 10^-3 10^ Életkor Forrás: HMD. Az emberi halandóság jellege Első fázis: gyerekbetegségek (magas, de nagyon gyorsan leeső kockázat) Második fázis: felnőttkor (alacsony, stabil kockázat) Harmadik fázis: öregkori mortalitás (hosszú időtartam alatt, exponenciálisan növekvő kockázat) 16

17 Összevetés: gépek (bathtub curve) Összevetés: állatvilág (r/k stratégiák) r-stratégia sok utód, kevesebb gondoskodás, kevesebb éri meg a felnőttkort, korai szexuális érettség, általában kis testméret ott jellemző, ahol kiszámíthatatlan vagy gyorsan változó a környezet, van hely terjeszkedni baktériumok, rovarok, rágcsálók stb. K-stratégia kevés utód, hosszú szülői gondoskodás, több éri meg a felnőttkort, hosszú idő a szexuális érettség eléréséig, általában nagy testméret ott jellemző, ahol stabil a környezet, és telítettebb nagy testű emlősök Az elnevezés oka a Verhulst-modell: környezet kapacitása dn dt = rn ( ) 1 N K ; itt r a növekedési ráta, K a Late-life mortality deceleration Rovarokban egyértelmű, emberekben vitatott (a görbe végét nehéz becsülni a kevés megfigyelés miatt): 17

18 Halandósági tábla Tipikus elemek: x: életkor(csoport) q x : feltéve, hogy valaki megérte az x-et, mekkora valószínűséggel hal meg x + 1 előtt (és p x = 1 q x ) l x : annak a valószínűsége, hogy valaki megéri az x-et (tehát l x+1 = l x p x ) d x : halálozások száma x és x + 1 között (tehát d x = l x l x+1 = l x q x ) Általában százezer főre vonatkoztatva adják meg (l 0 = az ún. radix) A magyar halandósági tábla 2015-ben x nax nmx nqx lx ndx nlx Tx ex Forrás: KSH Tájékoztatási adatbázis alapján demogr csomaggal. Halandósági tábla konstrukciója Kohorsz: ugyanakkor született emberek (így persze szükségképp több időszakon keresztül) Időtartam: ugyanabban az időszakban (így persze szükségképp különböző időpontban született emberekből) 18

19 3.2. Várható élettartam Születéskor várható élettartam A várható élettartam jellegzetességei Szintetikus mutató Átlag, ebből adódóan érzékeny a kiugró értékekre Ezen belül is különösen: a régi értékeket az extrém csecsemőhalandóság húzta le Csecsemőhalandóság 19

20 Adott életkornál várható hátralevő életttartam Születéskor várható élettartam globális eloszlása 20

21 Élettartam és a gazdasági fejlettség 21

22 Élettartam és a gazdasági fejlettség Ez korreláció, az okozati kapcsolat az eddig látottakhoz hasonlóan nagyon zűrös kérdés Kilaposodó kapcsolat Látszik például, hogy a GDP-n túl az év is összefügg... és még sok minden más (gondoljunk az USA és a csecsemőhalandóság példájára) Hihetetlenül izgalmas kérdés, hogy betegség szintjén minek milyen összefüggése van a fejlettséggel! Negatív? Azt mondjuk, hogy első ránézésre is érthető... Pozitív? Van ami második ránézésre érthető, például rák (ugye abból általánosságban véve jó, ha több van!) De mi van például az 1-es típusú diabetes-szel...? 3.3. Egészségben töltött évek Haláloki struktúra Magyarországon Haláloki struktúra Halálok megállapítása kérdéses lehet Legnagyobb probléma: figyelmen kívül hagyja, hogy ki mikor hal meg! Ezért marhaságok az olyan nyilatkozatok, hogy Úristen, a magyar lakosság negyede rákban hal meg! (na és? én nagyon örülnék, ha 100%-a rákban halna meg feltéve, hogy ezt 120 évesen teszik... ) Miért értelmetlen önmagában a haláloki struktúra 22

23 Elveszett évek száma PYLL: adott évhez képest nézzük a korai halálozást (tipikusan 75) Egyfajta életkor szerinti súlyozás (mármint ami eltéríti a sima halálozáshoz képest): az nem számít, ha 75 év után halsz meg (A súlyfüggvény konstans 1 hetvenöt év alatt, konstans 0 fölötte) Első ránézésre elég abszurd/vicces, de másodikra nagyon is racionális mondanivalója van Policy szempontból nagyon érdekes: mire fordítsunk erőforrást? egyáltalán nem biztos, hogy arra racionális, amiben sokan halnak meg! DALY De ez még mindig nem veszi figyelembe az életminőség csökkenését (csak azt, hogy él-e valaki vagy sem) Ötlet: a QALY-hoz hasonlóan súlyozzunk az életminőséggel! Pl. ha a vakon élés 50%-os életminőség, akkor abból 2 év ugyanannyi, mint 1 évvel korábban meghalni Ez a DALY: levonja a 75 előtt halottan töltött éveket és a betegen töltött éveket is, súlyozva az az alatti életminőséggel (Persze az nagyon jó kérdés, hogy hogyan tudjuk meghatározni, hogy a vakság az hány százalékos életminőség... ) Néha nem 75-höz viszonyítanak, hanem a halálozás időpontjában hátralevő várható élettartamot veszik (teljesen) elveszített éveknek 23

24 DALY 24