Pakalpojumi

Metodes

Populācijas kohortas analīze

Metodes aizsākumi ir meklējami bioloģijas zinātnē. Galu galā, cilvēks ir dabas sastāvdaļa un mūsu dzīves procesi, tajā skaitā lēmumi par vairošanos, ir pakļauti dabas likumiem. Lai gan ir ne mazums cilvēkiem raksturīgu nianšu, kuras arī nākas ņemt vērā…

Nepieciešamie dati

Pētāmās teritorijas iedzīvotāji tiek sadalīti 5 gadu vecumu grupās pa dzimumiem – piemēram, 0-4 gadus vecas meitenītes, 0-4 gadus veci puisīši utt. 85 gadus veci un vecāki cilvēki parasti tiek apvienoti vienā grupā. Līdz ar to kopā tiek analizētas 36 iedzīvotāju grupas.

Par katru no 36 grupām ir nepieciešami vēsturiskie dati (vēlams: 10 pēdējie gadi) – skaits, mirstība, migrācijas dati.

Ārkārtīgi svarīgi ir dati par dzimušo bērnu skaitu sieviešu auglīgā vecuma grupās (sešas grupas no 15 līdz 45 gadiem) katrā no gadiem.

Pieņēmumi

Kad dati ir iegūti, katrai no 36 grupām tiek veikti pieņēmumi par šādām turpmākajām tendencēm:

• Mirstība;
• Migrācija;
• Kad un cik bērni nākotnē dzims, sievietēm sasniedzot auglīgo vecumu.

Šis ir sarežģīts darbs, kura ietvaros tiek izmantota virkne citu metožu. Piemēram, prognozējot dzimstību, var izmantot līdzīgu, bet attīstītāku valstu datus (Latvijas gadījumā – Dānija vai Norvēģija), savietojot, piemēram, dzimušo bērnu skaitu izmaiņas 20-24 gadus vecām sievietēm Dānijā un Latvijā. Dati liecina, ka Latvija sociālajā attīstībā seko Dānijas tendencēm ar aptuveni 10-15 gadu nobīdi un, attiecīgi var pieņemt, ka arī turpmāk izmaiņas būs līdzīgas tām, kuras jau ir notikušas Dānijā.

Ir arī virkne citu papildus prognozēšanas paņēmienu: tie ir autora amata noslēpums.

Dzimstību un mirstību ir iespējams prognozēt samērā precīzi. Tomēr ir viens faktors, kuru prognozēt ir gandrīz neiespējami: migrācija.

Arī migrācijas gadījumā ir virkne metožu, kas palielina prognožu precizitāti, piemēram, ir svarīgi ņemt vērā datus par to, kādā vecumā iedzīvotāji migrē. Klasiski šādi lēmumi tiek pieņemti divos dzīves periodos: pabeidzot vispārējās izglītības iestādi un pabeidzot augstskolu. Diezgan bieži šādu lēmumu pieņem arī ap 10-15 gadu periodā pēc augstskolas pabeigšanas. Savukārt, seniori migrē daudz retāk. Tomēr, ir ļoti grūti prognozēt, cik cilvēku nākotnē izvēlēsies pamest vienu vietu un apmesties citā.

Modeļa limiti

Dati un pieņēmumi tiek ievadīti matemātiskajā modelī (tūkstošiem atsevišķo šūnu) un matemātiskais modelis aprēķina cilvēku skaitu dalījumā pa vecuma grupām un dzimumiem turpmākajiem gadiem.

Kohortas analīzē ir divi nozīmīgi limiti:

• Prognozes periods. Jo tālāka nākotne, jo prognozes ir neprecīzākas. Autora izstrādātā metode ļauj samērā precīzi prognozēt ap 20-25 gadus tālu nākotni, taču pēc šī perioda prognozes ticamība strauji samazinās.
  Starp citu, jebkuras citas metodes prognozes ir vēl neprecīzākas – ja redziet 50-100 gadus attālu prognozi, tad, neatkarīgi no tā, cik autoritatīva institūcija šīs prognozes piedāvā, tās nav ticamas.
• Vērtējamais iedzīvotāju skaits. Jo lielāka iedzīvotāju kopa tiek vērtēta, jo ticamāka ir prognoze. Piemēram, 10 000 iedzīvotāju kopienā lielu ietekmi var atstāt pat salīdzinoši nelieli notikumi, piemēram, lielākas ražotnes bankrotēšana, grants ceļa asfaltēšana, slikta pārvaldība lielā kaimiņu pašvaldībā. Šādi varbūtējie notikumi ir tik daudzveidīgi un daudzskaitlīgi, ka to kopējo efektu nav iespējams paredzēt.

Scenāriju paredzējuma metode

Lai kohortas metodes prognozes padarītu daudzkārt ticamākas, tās var papildināt ar vēl vienu – scenāriju paredzējuma metodi (scenario forecasting).

Tās ietvaros paralēli tiek izstrādāti vairāki attīstības scenāriji. Autors parasti izstrādā trīs šādus scenārijus:

• Bāzes scenārijs. Tiek pieņemts, ka esošās tendences turpināsies – piemēram, pirmais bērniņš dzims aizvien vēlāk, mirstība visās vecuma grupās pamazām samazināsies, aizbraukšana pamazām samazināsies un aizvien vairāk būs jaunienācēju.
• Krīzes scenārijs. Tiek pieņemts, ka sociālekonomiskā situācija pasliktināsies. Lai izprastu, kas šādā situācijā notiek ar dzimstību, mirstību un migrāciju, tiek izvērtēta līdzīgu notikumu ietekme agrāk Latvijā un citur, līdzīgās valstīs. Parasti šādās situācijās krasi pieaug aizbraukšana un apstājas imigrācija. Dzimstība samazinās, mirstība parasti mainās maz un lēnāk.
• Imigrācijas scenārijs. Tiek pieņemts, ka sociālekonomiskā situācija uzlabosies straujāk, nekā bāzes scenārija gadījumā. Arī šī scenārija ietvaros mirstība īpaši nemainās, toties (parasti) notiek krasas izmaiņas migrācijas procesos – ierodas daudz imigrantu, kas, attiecīgi, nedaudz palielina arī dzimstību.

Ir iespējama arī citu scenāriju izstrāde.

Pēc šī darbietilpīgā procesa visu scenāriju ietvaros izstrādātie dati tiek ievadīti kohortas analīzes modelī un rezultāti tiek salīdzināti. Šis salīdzinājums dod daudz skaidrāku nākotnes ainu, jo ļauj prognozēt to, kā, piemēram, mainītos vidusskolēnu skaits jebkurā scenārijā – ja pie jebkura scenārija vidusskolnieku skaits īpaši nemainās, šīs iedzīvotāju grupas prognoze ir ar augstu ticamības pakāpi.

Parasti tieši šī analīze ļauj izprast to, ka… brīnumi nenotiks.

Piemēram, izrādās, ka pat visoptimistiskākajā scenārijā, kas jau tuvojas neprātīgam sapnim, pašvaldībā pēc 15 gadiem tomēr nebūs 20 jauniešu 9. klasē. Vai, ka, pat izpildot visas jauno Latvijas sieviešu vēlmes, vairs nedzims tik daudz bērnu, kā pirms 5 gadiem, jo pašu sieviešu ir daudz mazāk…

Faktiski šeit aprakstīto metožu kopums ļauj prognozēt pat to, kā demogrāfisko situāciju Latvijā ietekmēs atsevišķi pasākumi.