Tekst & spørgsmål:

Teksten vi læser til demografi er den webside du ser på nu

Spørgsmål til læsningen | PDF
HUSK: dette er dine noter til undervisningen!

Teksten som er brugt de tidligere år, men ikke i 2022/23:

TEKSTEN vi læser 32 s. (Vi læser ikke afsnittet om befolkningsvandringer s. 21-29) Spørgsmål til teksten - demografi

Opgaver:

1. Opgave 1: Befolkningstal i lande og regioner

   Her en tidligere - men sværere - udgave af opgaven: Opgave 1.1: Befolkning og tilvækst
   

2. Opgave 2: Aldersfordeling PDF
   I opgave 2 skal du undersøge sammenhængen mellem aldersfordeling, samlet fertilitet, og fremtidig befolkningstal for to lande : Pakistan og Tyskland.
3. Opgave 3 | PDF | Bilag opgave 3
   Opgave 3 er en sammenfattende opsamling på demografien - og vil blive anvendt som eksamensopgave i nogle af mine klasser. Du kan evt. lade dig inspirere af figuren her :-)

Vejledning

Om befolkningsudvikling - historisk

Om demografiens faglige begreber

Om demografisk transition

Om Danmarks demografiske transition

Demografi

Tjek din viden i demografi!

Hvad er demografi?

Demografi betyder 'befolkningsbeskrivelse'.

I demografien interesserer man sig for følgende aspekter af befolkningsudviklingen:

• Befolkningstallets udvikling over tid (historisk)
• Befolkningens tilvæksten (%)
• Befolkningens aldersfordeling (ung-gammel)
• Befolkningens fordeling mellem land og by eller mellem lande og forskellige regioner.
• Befolknings bevægelser; interne og internationale befolkningsvandringer

Population clock

Foreløbig Læseplan:

1. modul: Intro + kap 1 -2

2. modul: kap. 3-4

3. modul: kap. 5-6

4. modul: kap. 7

Faglige mål:

At du får en forståelse af befolkningsudviklingens betydning for samfundet og hvilke samfundsmæssige forhold der påvirker befolkningsudviklingen

Du skal gennem undervisningen kunne

• Beskrive og forklare udviklingen i verdensbefolkningen i de sidste 2-300 år
• Anvende og beregne fødsels- og dødsrater og naturlig befolkningstilvækst
• Forstå og anvende begreber som samlet fertilitet og aldersbetinget fertilitet
• Beskrive den Demografiske Transitionsmodel og anvende den i forhold til konkrete lande
• Kunne beskrive og analyse befolkningsudviklingen i Danmark på baggrund af samfundsmæssige forandringer
• Aflæse og analysere befolkningspyramider for forskellige lande
• Lave en komparativ (sammenlignende) befolkningsanalyse af to forskellige lande (=eksamensopgaven).

Den industrielle revolution

Det var ikke mindst en høj børnedødelighed som holdt befolkningstilvæksten på et meget lavt niveau op gennem Middelalderen. Endnu i år 1500 var der kun ca. 500 mio. mennesker på jorden, altså godt en fordobling af befolkningen siden år 0. Men i de næste århundreder begynder det at gå stærkt - meget stærkt.

I starten af 1800-tallet (1805) runder verdens samlede befolkning for første gang 1 mia. mennesker, og herefter tager væksten yderligere fart. Allerede i år 1928 var vi ialt 2 mia. mennesker på jorden. Se befolkningskurve

En figur - et kort - mange data

Årsagerne hertil er mange, og her skal kun fremhæves de vigtigste.

Kartoflen, som europæerne havde fået fra Sydamerika, blev almindelig fattigmandskost i 1700-tallet, og gav den brede befolkning et vigtigt næringsmiddel til vinterhalvåret, og har formentlig bidraget til at forbedre befolkningens modstandskraft mod sygdom. Pestepidimier blev mere sjældne - måske fordi huse nu blev bygget med stenfundament og således kunne holde smittespredere som rotter ude af boligerne.

Nye produktionsmetoder og forbedrede redskaber i landbruget bidrog til at øge fødevareproduktionen særligt i 1800-tallet. I Danmark gennemførte man i 1790'erne en række
landboreformer som afskaffede fæstesystemet og gjorde bønderne til selvejere. Resultatet var en stigende produktion i landbruget og dermed en bedre fødevareforsyning. Nye transportsystemer som damplokomotivet og dampskibene bev også afgørende for at sikre fødevareforsyningen fra oversøiske områder (Australien, USA mv)

Men vigtigst i forhold til at sænke dødeligheden var formentlig de nye videnskabelige erkendelser og metoder indenfor lægevidenskaben fra midten af 1800-tallet.

Baggrunden var ikke mindst nye opdagelser i midten af 1800-tallet indenfor biologi og kemi, som gav kendskab til mikroorganismer og ikke mindst de bakterier, som var årsag til en lang række sygdomme. Man begyndte nu at kunne fremstille vacciner mod visse infektionssygdomme. Med opdagelse af mikroorganismer og bakterier følger en erkendelse af betydningen af hygiejnen for vores sundhed. I Europas storbyer begynder man at lave kloarker og forbedre de sanitære forhold, herunder at sikre rent drikkevand til byboerne.

Det er disse forhold som tilsammen forklarer den gradvis stigende befolkningstilvækst som vi kan se fra midten af 1700-tallet og de næste 200 år frem til ca. 1950. Se figur 1 Det er vigtigst at huske her, at den industrielle revolution i 1800-tallet og frem til tiden efter 1950'erne først og fremmest berørte Vesteuropa og USA.

Befolkningseksplosionen efter 1950

Efter 2. Verdenskrig oplever verden en sand befolkningseksplosion. Mens der endnu i 1950 'kun' var 2,5 mia. mennesker i verden, så er befolkningstallet i 2016 blevet tredoblet til 7,5 mia. - altså en tilvækst på 5 mia. mennesker på kun 66 år!

Forklaringen er her, at udviklingslandene (de fleste lande i Asien, Afrika og Latinamerika) nu fik adgang til moderne medicin - ikke mindst pencillinen, som var blevet udviklet i 1930'erne og kom i masseproduktion under 2. Verdenskrig (1939-45). Hermed var det muligt at behandle infektioner, som tidligere kunne være dødelige.

Hertil kom at FN efter 1945 begyndte at gennemføre omfattende børne-vaccinationskampagner i udviklingslandene mod blandt andet kopper, polio og mæslinger.

Resultatet var et markant fald i børnedødeligheden, som netop kom verdens fattigste lande til gode.

Den faldende dødelighed har umiddelbart to demografiske konsekvenser:

1. Særlig ulandene oplevede efter 1950 en sand befolkningseksplosion!
2. Den gennemsnitlige levealder for hele verden øges fra 1950-2020 fra kun 46 år til 72 år!

Vi har allerede flere gange mødt begrebet 'befolkningstilvækst'. Man skelner imidlertid imellem to begreber vedrørende befolkningstilvæksten; nemlig den naturlige og den reelle befolkningstilvækst, som vi definerer således:

1. Den NATURLIGE befolkningstilvækst =
   antal fødte MINUS antal døde pr år i et givent land.
   Hvis der fødes flere end der dør , så er der et (naturligt) fødselsoverskud.
   Se figur 3 t.h. med tal for Danmark.
2. Den REELLE befolkningstilvækst =
   den naturlige befolkningstilvækst (fødte minus døde) + Nettovandringen (indvandring minus udvandring.) Nettovandringen forklares i pkt 3.
   Se tal for Danmark
3. Nettovandringen =
   Antal indvandrere minus antal udvandrere fra et givet land pr år.
   Se tal for Danmark

På baggrund heraf kan man opstille den såkaldte befolkningsligning:

Befolkningstilvæksten = fødselsoverskud + / - nettoindvandringen

Antal fødte i Europa 2020

Nedenfor er angivet befolkningstal samt antal fødte og døde i tre lande i 2020. Umiddelbart er det jo nemt at se, at der fødes langt flere børn i Tyskland og Pakistan end der gør i Danmark. Forklaringen er selvfølgelig, at der er langt flere mennesker i de to lande i forhold til Danmark.

Det giver derfor heller ingen mening at prøve at sammenligne fødselstal eller for den sags skyld befolkningstilvæksten i de tre lande, da befolkningstallene er vidt forskellige.

Men i de demografiske analyser har vi brug for at kunne sammenligne antal fødte og døde ikke bare mellem forskellige lande, men også over en længere årrække.

For at kunne sammenligne skal antal fødte og døde omregnes til et tal som er UAFHÆNGIGT af hvor mange mennesker der er.

Fødsels- og dødsraten:

Et sådant tal får man ved at beregne henholdsvis fødselsraten og dødsraten. Fødsels og dødsraten vises altid i ‰ (promille), dvs. pr 1000 indbyggere.

Fødselsraten fortæller altså hvor mange børn der fødes pr 1000 indbyggere et givent år. Dødsraten fortæller hvor mange mennesker der døde pr. 1000 indbyggere et givent år. En fødselsrate på f.eks. 8 ‰ betyder således at der blev født 8 børn pr 1000 indbyggere et givent år.

I det følgende skal vi se på disse tal for Danmark, Tyskland og Pakistan.

Fødsels- og dødsraten beregnes således:

Fødselsraten = antal fødte / befolkningstallet * 1000
Dødsraten = antal døde / befolkningstallet * 1000

Befolkningstilvæksten i %

Når vi kender fødsels-og dødsraten beregnes befolkningstilvæksten i % ved simpelthen at trække dødsraten fra fødselsraten. Resultatet vises i ‰ og omregnes nemt til % ved at flytte kommaet en plads til venstre.

Tabel 2 viser den beregnede fødsels- og dødsrate for Danmark, Tyskland og Pakistan i 2020. Tal er afrundede til én decimal.

Se udregningerne her:

Der er et par ting som er iøjenfaldende når vi nu sammenligner landene.

• For det første kan vi se at Pakistans fødselsrate på 27,3 ‰ er langt større end i Tyskland (9,5‰) og Danmark (10,3 ‰).
• For det andet er det måske også overraskende, at dødsraten er langt lavere i Pakistan end i Tyskland og Danmark! Hvad tror du forklaringen er? Ja det har noget at gøre med aldersfordelingen - vi vender tilbage til dette lidt senere.
• Ved at trække dødsraten fra fødselsraten for vi den naturlige befolkningstilvækst i % (procent). Bemærk at befolkningstilvæksten i Tyskland er negativ og i Danmark kun på 0,07%. Pakistans befolkningstilvækst på 2% er derimod meget høj.
• Man kan beregne en fordoblingstid med formlen : 70 / befolkningstilvæksten. For Pakistan får vi 70/2 = 35 år, mens det vil tage 700 år før den danske befolkning er fordoblet! (70/0,1 = 700 )

Figur 4: Tyskland: fødsels- og dødsrate 1950-2022

Sådan læses / beskrives figuren:

Fødselsraten topper omkring 1962 med ca 18 ‰ og i de næste 10 år falder markant og ligger herefter på 8-10 ‰ frem til i dag.

Særligt bemærkelsesværdigt er at dødsraten er stigende allerede fra 1950 og siden ligger mellem 10-12 ‰

Fra omkring 1970 og frem er dødsraten højere end fødselsraten, hvilket betyder at den naturlige befolkningstilvækst i Tyskland har været negativ!

I 1950 havde Tyskland 71 mio. indbyggere og i 2022 var tallet 83 mio. Når antallet ikke er faldet ( pga. den negative naturlige befolkningstilvækst) skyldes det en positiv nettoindvandring til Tyskland.

Figur 5: Pakistan: fødsels- og dødsrate 1950-2022

Sådan læses / beskrives figuren:

Her ser vi fuldstændig anderledes befolkningsudvikling end tilfældet var i Tyskland. Fødselsraten ligger på et meget højt niveau ca. 44-45 ‰ fra 1950 og frem til slutningen af 1980'erne. Først i 1990'erne begynder fødselsraten at falde, men endnu i 2022 ligger den langt højere end i Tyskland.

Omvendt ser vi at dødsraten her er faldende - fra ca. 31 ‰ i 1950 til kun ca. 7 ‰ i 2022.

Dette betyder at befolkningstilvæksten, som jo er differencen mellem fødsels- og dødsrate, er stigende i Pakistan fra 1950 og frem til ca. 1990.

I 1950 havde Pakistan 38 mio. indbyggere men i 2022 var indbyggertallet 236 mio.! Der er med andre ord sket en sand befolkningseksplosion i Pakistan.

Før så vi på fødselsraten i Tyskland og Pakistan. Fødselsraten fortæller blot hvor mange børn der bliver født for hver tusind indbyggere (M + K, børn, unge og gamle) et givent år.

Et meget mere præcist billede af udviklingen i fødselstallet får vi ved at se på hvor mange børn den enkelte kvinde i gennemsnit føder igennem sin reproduktive alder - almindeligvis fra 15-49 år. Dette tal kaldes også for den samlede fertilitet , og er et af de vigtigste demografiske begreber du skal kunne forstå og anvende.

Den samlede fertilitet angiver hvor mange børn en kvinde i gennemsnit vil føde igennem sin reproduktive alder.

For at befolkningstallet skal være stabilt skal hver kvinde føde 2.1 barn. Når to børn ikke er nok, skyldes det at der i gennemsnit fødes 105 drenge for hver 100 piger. Derfor skal det såkaldte reproduktionstal være 2,1 barn pr kvinde.

• Er tallet > 2.1 (reproduktionstallet) vil befolkningen vokse .

• Er tallet < 2.1 vil befolkningstallet falde.

Som det fremgår af kortets fladesignatur nedenfor, er det i dag kun de afrikanske lande, Mellemøsten, Centralasiatiske lande og Mellem og Sydamerika som har en samlet fertilitet over reproduktionsniveauet 2,1.

I USA, Canada , hele Europa, Rusland, Kina, Japan, Sydkorea og Thailand er den samlede feritlitet < 2,1 hvilket betyder at den befolkningstallet vil være faldende (når man ser bort fra evt. nettoindvandring).

Fertilitet og økonomisk velstand

Ved at sammenligne de to kort nedenfor (figur 6-7), kan vi se at der er en tydelig korrelation mellem samlet fertilitet og økonomisk velstand. Der kan være mange årsager hertil, såvel økonomiske, strukturelle, kulturelle og religiøse.

Verdens fattigste lande er ofte landbrugssamfund. I landbrugssamfundet ses børn som en økonomisk ressource, dels som medhjælpende arbejdskraft og ikke mindst som en økonomisk og social sikkerhed for forældrene. Det er også klart at børnedødeligheden er højere i de fattige lande og et højt fødselstal kan derfor være nødvendigt for at sikre at flere børn overlever. Se korrelation

Landbrugssamfund vil ofte være mere traditionsbundne end modernede industrisamfund. Til traditionerne kan høre at piger bliver gift og stifter familie i en ung alder. Resultatet bliver ofte at kvinderne får mange børn. Kulturelle og/eller religiøse normer kan også være baggrunden for mindre udbredt brug af moderne prævention.

Moderne industrisamfund vil være karakteristiske ved en større urbaniseringsgrad (dvs. at en større del af befolkningen er flyttet fra land til by). Med industrialiseringen følger oftest en større økonomisk velstand ikke mindst som følge af, at flere og flere kvinder kommer ud på arbejdsmarkedet eller i uddannelse .

Konsekvensen er oftest at kvinderne bliver gift og stifter familie på et senere tidspunkt end de traditionelt ville gøre. Jo senere kvinderne får første barn, jo færre syntes de at få.

Vi skal se mere på samlet fertilitet i forbindelse med Danmark lidt senere og sammenhængen mellem velstand og fertilitet.

Samlet fertilitet 2019

BNP pr. indbygger US $ , 2020

Aldersstruktur / - grupper

Den meget forskellige befolkningsudvikling vi så i det foregående vedrørende Tyskland og Pakistan, får afgørende betydning for aldersfordelingen (unge - ældre) i de to lande. Og aldersfordelingen har igen betydning for den fremtidige befolkningsudvikling.

Men inden vi ser på denne sammenhæng så skal du forstå hvilke aldersgrupper man normalt skelner mellem i demografien.

Aldersstruktur eller aldersfordeling handler om befolkningens fordeling (i %) på tre forskellige aldersgrupper. Det drejer sig almindeligvis om børn/unge, voksne og ældre.

Man definerer ofte disse aldersgrupper således:

Befolkningspyramider

Et lands aldersstruktur kan bedst illustreres i en befolkningspyramide.
En befolkningspyramide viser en befolknings %-vise fordeling på 5-årige aldersgrupper (0-4, 5-9 årige osv.) for mænd og kvinder.

Pyramidens form giver umiddelbart et billede af befolkningens aldersfordeling (børn/unge, voksne og ældre) Se eksempel til højre og nedenfor.

I pyramiden for Tyskland er det tydeligt at se, at pyramiden er smal i bunden og tykkere på midten.

De største aldersgrupper i 2020 er de 50-54 og 55-59 årige. Det er altså personer, som er født tilbage i 1960'erne. Inden for de næste 10 år vil disse store aldersgrupper gå på pension.

Omvendt er det også klart, at de små årgange af børn og unge vil betyde, at der er færre unge mennesker til at føde de kommende generationer.

Omvendt for Pakistan. Pyramiden er meget bred i bunden og bliver smallere og smallere mod toppen.

Dette er billedet af en meget ung befolkning med mange børn og unge. Dette er selvfølgelig et umiddelbart resultat af den høje fertilitet vi så tidligere, men det får også betydning for den fremtidige befolkningsudvikling.

De mange børn og unge vil i de næste årtier vokse op og stifte familie. Selvom den samlede fertilitet skulle falde i fremtiden, så vil befolkningstallet fortsat øges alene fordi der er mange kvinder i den fødedygtige alder.

Den stationære pyramide (A) illustrerer en befolkning, hvor både fødselsraten og dødsraten er høj, og hvor befolkningstilvæksten derfor er lille.

Relativ mange børn og unge og få ældre. Lav middellevetid.

Det vil svare til 1. fase i den
demografiske transitionsmodel.

Da ingen af verdens lande har været i fase 1 efter 1950 har vi ingen landeeksempler på den stationære pyramide :-(

Den progressive pyramide (B) illustrerer en befolkning hvor fødselsraten er høj men hvor dødsraten er faldende, og befolkningstilvæksten er stigende.

Stadig flere børn og unge, men få ældre.

Det vil svare til 2. fase i den demografiske transitionsmodel.

Se eksempel ..

Den regressive pyramide (A) illustrerer en befolkning hvor både fødselsraten og dødsraten er faldende og befolkningstilvæksten derfor også bliver mindre.

Færre børn og unge men flere voksne og ældre . Middellevetiden stiger.

Det vil svare til 3. fase i den demografiske transitionsmodel.

Se eksempel ..

Tårnpyramiden (A) illustrerer en befolkning hvor både fødselsraten og dødsraten er lav og befolkningstilvæksten derfor lille.

Dødsraten kan dog være stigende, som følge af at at der er færre børn og unge og stadig flere og flere ældre i takt med en stigende middellevetid.

Det vil svare til 4 og 5. fase i den demografiske transitionsmodel.

Se eksempel ..

Aldersstruktur og dødsrate

Tidligere så vi (figur 4-5) at dødsraten - altså antal døde pr. 1000 indb. - var højere i Tyskland end i Pakistan. Forklaringen herpå finder vi netop i aldersfordelingen for de to lande. Måske har du allerede gættet det ..?

Ja - hvornår er risikoen for at dø størst? Det er den nødvendigvis med stigende alder.

I et samfund med en lav fødselsrate vil der være relativt færre børn og unge og flere ældre mennesker. Derfor finder vi ofte en højere dødsrate i samfund med relativt mange ældre mennesker, som vi f.eks. så det i Tyskland.

Omvendt vil vi finde en lavere dødsrate i samfund med en høj fødselsrate og derfor relativt mange børn og unge, som tilfældet er i Pakistan.

Aldersstruktur og demografisk træghed

Den aldersstruktur som vi har beskrevet for Tyskland og Pakistan indebærer et fænomen som man kalder for "demografisk træghed eller momentum".

Det betyder at fremtidige ændringer i fødselsraten eller fertiliteten ikke umiddelbart vil ændre befolkningsudviklingen væsentligt. I Tysklands tilfælde fordi der er meget få børn og unge til at føde de fremtidige generatoner.

I Pakistans tilfælde fordi der er rigtig mange børn og unge som i de kommende år vil stifte familie og befolkningstallet vil derfor fortsat stige , også selvom kvindernes samlede fertilitet (antal børn pr. kvinde) skulle falde.

Kap. 4.1: Demografisk dividende

Begrebet 'demografisk dividende' (= udbytte) henviser til den situation hvor et lands arbejdsstyrke - typisk de 25-64-årige - er stigende i forhold til andelen af børn, unge og ældre. Altså at den erhvervsaktive del af befolkningen (25-64 årige) bliver større end de befolkningsgrupper som skal forsørges (børn, unge og ældre).

For så vidt som man har ressourcer til at uddanne og skaffe beskæftigelse til den erhvervsaktive del af befolkningen, herunder ikke mindst kvinderne, så giver dette et enormt potentiale for økonomisk vækst og udvikling. Samtidigt med den økonomiske udvikling og kvindernes deltagelse på arbejdmarkedet viser al erfaring at fødselstallet vil falde.

Dette er illustreret i nedenstående figur, hvor et land først har en stor andel af børn og unge. I takt med at de vokser op øges landet arbejdsstyrke og dermed potentialet for at opleve den 'demografiske dividende'.

Men, hvis ikke det pågældende samfund er i stand til at dække disse mange menneskers grundlæggende behov for uddannelse, arbejde, bolig og sundhedsydelser, kan en sådan befolkningsudvikling blive en 'demografisk bombe' under samfundsordnen, og føre til stigende social og politisk uro, kriminalitet og kaos.

Demografisk dividende - betegner den situation hvor den erhvervsaktive befolkning er større end de grupper som skal forsørges ( børn-unge + ældre)

Eksempel: Kinas aldersstruktur 1950-2050

Et eksempel på et land som har oplevet den 'demografiske dividende' er Kina. I 1950-60'erne var den samlede fertilitet ca. 5.5 børn pr kvinde i Kina.

• I 1950 var ca. 54 % af befolkningen under 25 år. Svarende til 287 mio. børn og unge. I 1970 var andelen af børn og unge vokset til godt 60% af befolkningen svarende til 493 mio. mennesker. (Se figur 9.2 t.h.)
  Kina var i 1970'erne et af verdens fattigste lande.
• Det var denne alderstruktur med enormt mange børn og unge, som var baggrunden for at Kina indførte den såkalte 'etbarnspolitik' i 1980, selvom den samlede fertilitet på det tidspunkt var faldet til 2,3 børn pr. kvinde.
• I 2021 udgør børn og unge kun 29 % af den samlede befolkning, men da befolkningen er vokset svarer de 29 % nu til 410 mio. børn og unge.

• Mens arbejdsstyrken - dvs. de 25-64 årige - i 1950 kun udgjorde 42 % svarende til 230 mio. mennesker, er arbejdsstyrken i 2021 på ikke mindre end 825 mio. mennesker, svarende til 54 % af en befolkning på 1.430 mio. Kinas erhvervsaktive befolkning er altså vokset med næsten 600 mio. mennesker i tiden efter 1950.
• Kina viste sig i stand til at udnytte den demogrfiske dividende. Efter den kinesiske refompolitik fra 1979, lykkedes det Kina at skabe millioner af arbejdspladser og en økonomisk udvikling som i hastighed og omfang er uden fortilfælde i historien.

  Hvor Kina endnu i 1970'erne var et ludfattigt bondesamfund, har Kina udviklet sig til verdens største industrination og vil om få år overgå USA som verdens største økonomi.

• Et demografisk problem lurer dog i nærmeste fremtid - en faldende arbejdsstyrke og en voldsomt voksende forsørgerbyrde i form at mange mange millioner ældre mennesker.

Befolkningsprognoser

En ting er at vide hvor mange børn, unge, voksne og ældre vi har i dag - det tal kender man helt præcist. Men nok så vigtig er det at kende disse tal for årene fremover. En befolkningsprognose eller befolkningsfremskrivning er netop en beregning af hvor mange børn, unge, voksne og ældre man forventer at have i årene fremover.
Se fremskrivning for DK

For det første skal man bruge disse tal til at planlægge anlægsarbejder (nye skoler , institutioner mv.) men også til at sikre, at man i tide får uddannet personalet (pædagoer, lærere, læger og sygeplejersker mv.), som man forventer at få brug for i fremtiden.

For det andet er det vigtigt at kende størrelsen af de enkelte aldersgrupper i fremtiden , for at kunne lave mere langsigtede budgetter og investeringsplaner. Hvilke skatteindtægter kan man forvente i fremtiden? Hvor store udgifter vil man have til børne- og uddannelsesinstitutioner, ældrepleje, pensioner, hospitalsudgifter m.m.?

Befolkningsprognoser kan også danne grundlag for egentlige befolkningspolitikker. Måske man vil søge at fremme fødselstallet med gunstige barselsordninger, børnechecks, gratis børnehaver osv.

Eller man ønsker at begrænse fødslestallet som tilfældet var i Kina i slutningen af 1970'erne, hvor man indførte den såkaldte 'Etbarnspolitik'.

1. Det BESKRIVENDE niveau.
   Her skal du kunne beskrive befolkningsudviklingen eller befolkningssituation ved hjælp af demografiske data. F.eks. aflæse et kurvediagram med fødsels- og dødsrate eller nogle befolkningspyramider o.lign. I denne beskrivelse skal du kunne anvende de demografiske begreber du har lært.

2. Det ANALYSERENDE niveau
   Her prøver man at forklare den demografiske udvikling man har beskrevet. I denne forklaring / analyse inddrages forskellige samfundsmæssige forhold, dvs. økonomiske , sociale, kulturelle, religiøse eller politiske forhold.

3. Det VURDERENDE / PERSPEKTIVERENDE niveau
   Her vil man diskutere mulige konsekvenser af den beskrevne befolkningsudvikling. Det kan handle om den fremtidige befolkningsudvikling, aldersfordelingen og forsørgerbyrde, sociale og økonomiske konsekvenser osv.

Baggrund for modellen

Den demografiske transitionsmodel er udviklet på baggrund af en række statistiske studier af befolkningsudviklingen i USA og Vesteuropa i 1930-40'erne. Se eksempler herpå

Disse studier viste et tydeligt mønster i udviklingen af fødselsraten og dødsraten i de vestlige samfund. Det er dette mønster som modellen illustrerer på en simpel måde.

Begrebet DEMOGRAFI TRANSITION (overgang) betegner en udvikling hvor et land går fra at have en HØJ fødsels- og dødsrate (fase 1) til en LAV fødsels- og dødsrate (fase 4).

Sådan læses modellen...

• Alle lande har på et tidligere tidspunkt haft en samtidig høj fødsels- og dødsrate , som vist i fase 1. Herfra følger den demografiske transition et fast mønster:
• Først falder dødsraten (fase 2) og først senere falder også fødselsraten (fase 3)
• Afstanden mellem kurverne (fødsels- og dødsraten) repræsenterer eller illustrerer befolkningstilvæksten.
• Når både fødselsraten og dødsraten ligger på et lavt niveau (fase 4) er den demografiske transition gennemført.
• Man har senere tilføjet en 5. fase til modellen.
  Dette skyldes at et nyt mønster har vist sig i de rige lande. Her ser man at dødeligheden stiger samtidigt med at fødselstallet falder yderligere.

Demografisk transitions model

HUSK - Befolkningstilvæksten er illustreret i modellen som afstanden mellem de to kurver!

Den demografiske analyse

I den demografiske analyse vil man forklare de enkelte faseskift i den demografiske transition som et resultat af teknologiske, sociale, økonomiske eller kulturelle forandringer i samfundet. Altså det vi under et kan kalde 'samfundsmæssige forandringer'. Her skal de enkelte faseskift meget kort forklares:

• Fase 1: Landbrugssamfundet har en højfødselsrate (børn som social sikkerhed) men også en høj dødelighed. Derfor vil befolkningstilvæksten være meget lille.
• Fase 2: Den faldende dødelighed tilskrives oftes lægevidenskaben / medicinske fremskridt, bedre ernæring og hygiejne som reducerer ikke mindst børnedødeligheden. Da fødselsraten fortsat er høj vil befolkningstilvæksten være stigende og man oplever en egentlig befolkningseksplosion
• Fase 3: Den faldende fødselsrate forbindes ofte med industrialiseringen og urbanisering. Folk i storbyerne får færre børn og det er ikke længere en social / økonomisk fordel at have mange børn. Arbejdsstyrken er stigende idet de mange børn fra 2. fase nu er i den erhvervsaktive alder (= den demografiske dividende)
• Fase 4: Både fødsels - og dødsrate stabiliseres på et lavt niveau, hvilket betyder at den demografiske transition er gennemført.

• Fase 5: Yderligere fald i fødselsraten kan skyldes at flere kvinder får uddannelse og arbejde hvilket fører til senere fødsler og dermed også at den enkelte kvinde får færre børn (faldende fertilitet ofte < 2,1).
  Den stigende dødelighed skyldes først og fremest en ændret aldersstruktur, med relativt flere ældre mennesker i takt med at fødselsraten har været faldende i fase 3-4 og 5.

Vi forlader modellen og ser her den faktiske udvikling i Danmark m.h.t. fødsels- og dødsraten fra 1735-2001.

I Danmark har man ret præcise oplysninger om antal fødte og døde helt tilbage fra midten af 1700-tallet, hvor kirkerne blev pålagt at føre regnskab med antallet af fødte og døde.

Danmark i den 1. fase

Op gennem 1700-tallet lå både fødsels- og dødsraten på omkring 30 ‰, og befolkningstilvæksten har derfor været ganske lille. Den høje fødselsrate kan forklares med at kvinder blev tidligt gift og ikke havde adgang til præventionsmidler.

Hertil kom, at børnene endnu blev betragtet som en ekstra arbejdskraft i landbruget og skulle forsørge deres forældre i alderdommen. Den høje dødelighed skyldtes ikke mindst at størstedelen af befolkningen var bønder, og dermed direkte afhængige af høsten og skiftende vejrforhold.

Kosten har været meget ensidig og fejlernæring ikke ualmindeligt. Kartoflen var godt nok introduceret til danskerne i midten af 1700-tallet, men blev først almindelig anvendt hos den jævne befolkning i midten af 1800-tallet. Vitaminmangel, ikke mindst hos den fattige bondebefolkning, betød at mange havde et svækket immunforsvar. Sygdomme som lungebetændelse og influenza, som vi i dag ikke anser for livsfarlige, kunne derfor være dødelige, især hos spædbørn og ældre mennesker. Hertil kom de tilbagevendende epidemier af pest, kolera m.v. som viser sig i de kortvarige og høje stigninger i dødsraten.

Danmark i den 2.fase

Omkring år 1800 begynder dødeligheden imidlertid at falde. Forklaringen skal findes i Landboreformerne i slutningen af 1700-tallet, som førte til en øget landbrugsproduktion og dermed en generel forbedret ernæringstilstand for befolkningen.

I løbet af 1800-tallet steg udenrigshandlen med fødevarer, ikke mindst hjulpet på vej af udbygning af infrastrukturen (jernbaner og dampskibe) blev fødevareforsyningen mere sikker end tidligere.

Mod slutningen af 1800-tallet sker der et markant fald i dødeligheden. Dette skyldes en stigende bevidsthed om hygiejne og de lægevidenskabelige fremskridt. Allerede i 1796 havde man gennemført de første koppevaccinationer og igennem de næste 200 år falder antallet af dødsfald som følge af influenza, mæslinger, fåresyge, hundegalskab, tyfus m.v. i takt med, at det lykkes at udvikle vacciner imod disse sygdomme. Først i 1928 udvikles penicillinen, som gør det muligt at behandle langt de fleste infektionssygdomme.

Selvom dødeligheden var faldende gennem hele det 19. århundrede, så forblev fødselsraten stort set uændret omkring de 30 ‰. Forklaringen herpå er formentlig, at de fleste endnu levede på landet, hvor traditionelle familiemønstre med store børneflokke endnu var almindelige langt ind i det 20. århundrede.

Danmark i den 3.fase

Først omkring år 1900 sker der et markant og vedvarende fald i fødselsraten. Dette skal formentlig tilskrives den begyndende industrialisering og dermed at en stigende afvandring fra land til by, også kaldet urbanisering.

I storbyerne, ikke mindst København, var arbejderklassens lejligheder små, ofte ikke mere end 30 m2 og gav derfor ikke plads til store børneflokke. Hertil kom at børnearbejde var blevet begrænset ved lov i slutningen af 1800-tallet. Der var derfor flere ulemper end fordele ved at have mange børn i storbyerne. Børnene blev i højere grad en økonomisk byrde end en økonomisk fordel.

Igennem det meste af det 20. århundrede har antallet af fødte i Danmark ligget omkring 60-70.000 årligt. I den danske udvikling kan der ikke findes en egentlig 4. fase – som angivet i transitionsmodellen. Det skyldes ikke mindst de store markante udsving i fødselsraten omkring 2. verdenskrig.

Under den økonomiske krise i 1930’erne og den stigende arbejdsløshed var fødselsraten styrtdykket, idet mange unge ikke havde råd til at stifte familie. Først mod slutningen af 2. verdenskrig forbedres de økonomiske forhold og flere kom igen i arbejde. Det viste sig i en sandt ’babyboom’ i årene 1944-47, hvor antallet af fødte lå på over 90.000 årligt. Man skal forstille sig at de mange unge kvinder, som ikke havde fået børn i slutningen af 1930’erne og under krigens første år, nu skulle indhente det forsømte.

Danmark i den 5. fase

Efter det store ”babyboom” i 1940’erne fortsætter fødselsraten med at falde. Det lille ”babyboom” i slutningen af 1960’erne skyldes, at de store årgange fra 1940’erne nu får deres første børn, ligesom deres børnebørn viser sig i et endnu mindre babyboom i 1990’erne. Den gennemgående trend var dog et fortsat fald i fødselsraten.

Forklaringen kan findes i, at et stigende antal kvinder i 1960’erne og 70’erne kommer ud på arbejdsmarkedet, ikke mindst inden for administration, serviceerhverv og børne- og omsorgsinstitutionerne. En udvikling som var et direkte resultat af velfærdsstatens udvikling i perioden.

Men også på uddannelsesinstitutionerne stiger antallet af kvindelige studerende og overgår i dag antallet af mænd på en række videregående uddannelser, som hidtil har været domineret af mændene.

Nok så vigtigt er frigivelsen af P-pillen i 1966 og den fri abort, som blev indført i 1973. Hermed havde kvinderne fået et praktisk og meget sikkert præventionsmiddel og tillige en legal mulighed for at afbryde en uønsket graviditet.

Samtidigt var der opbrud i familiemønstre og normer. Ikke mindst kvindebevægelsen (Rødstrømperne) gjorde fra starten af 1970’erne, oprør mod den traditionelle kvinderolle og kernefamilien. I 1970’erne og 80’erne var det derfor ikke ægteskab og børnefødsler som stod øverst på mange unge kvinders ønskeseddel. Det var derimod uddannelse og en selvstændig karriere som fik første prioritet, mens familiestiftelse blev udskudt på ubestemt tid.

Dødsraten stiger efter 1950..

Et andet træk, der kendetegner Danmark efter 1950 er, at dødeligheden for første gang i århundreder begynder at stige. Baggrunden er, at en stadigt større andel af den danske befolkning består af ældre mennesker, og jo flere ældre der er i samfundet, jo flere dødsfald vil der også være.

Denne ændring i danskerne aldersfordeling skyldes to forhold.

For det første havde fødselsraten været faldende siden år 1900, og alene derfor ville en stigende andel af befolkningen nødvendigvis bestå af ældre mennesker.

For det andet levede danskerne længere og længere, takket være stadig forbedring af de medicinske behandlingsmetoder, men også som følge af bedre generelle levevilkår og senere livsstilsændringer.

Hertil kommer at befolkningstilvæksten havde været høj i starten af 1900-tallet, og de store børneårgange herfra skulle jo nødvendigvis også dø, og det sker netop i årene efter 1950’ere. På et tidspunkt i starten af 1980’erne er befolkningstilvæksten endda negativ, da dødeligheden overstiger fødselsraten.

Vi så tidligere på begrebet 'samlet fertilitet', altså antal fødte børn pr. kvinde.

En mere præcis beskrivelse af kvindernes fødselsmønster kan man få med begrebet 'aldersbetinget fertilitet'.

Hvor man med den samlede fertilitet ser på hvor mange børn kvinderne føder i gennem HELE deres reproduktive alder (15-49 år) så ser man med den aldersbetingede fertilitet på hvor mange børn kvinderne føder i forskellige aldersgrupper.
Egentlig er det en fødselsrate ikke for hele befolkningen men alene for kvinder i bestemte aldersgrupper. Det lyder indviklet men bare rolig!

Alderbetinget fertilitet fortæller hvor mange børn der fødes pr. 1000 kvinder i en bestemt aldersgruppe (f.eks. 15-19, 20-24, 25-29 årige osv. )

Nedenfor er vist alderbetingede fertilitetstal for Danmark 1980-2020:

Tabellen kan læses således:

• Hvis vi ser på aldersgruppen 15-19 årige, så viser tabellen at der blev født 12 børn i 1980 for hver 1000 piger /kvinder i denne aldersgruppe.
  I 2020 blev der kun født 1,1 barn pr. 1000 kvinder i denne aldersgruppe.
  Tallene viser altså at der fødes færre børn blandt de yngste kvinder i Danmark
• Hvis vi ser på gruppen af kvinder mellem 30-34 år ser vi en helt anden udvikling. I 1980 blev der født 60,6 børn for hver 1000 kvinder i denne aldersgruppe. I 2020 fødte denne aldersgrupper langt flere børn nemlig 130,6 børn.
  Tallene viser altså at de voksne kvinder får flere børn i dag end tidligere.
• Samlet set dokumenterer tallene at de danske kvinder får børn i en senere alder end tidligere.
• Gennemsnitsalderen for førstegangsfødende kvinder i Danmark er lidt over 30 år. Konsekvensen heraf er oftest at kvinderne samlet set får færre børn.

Den samlede fertilitet er her vist som antal fødte børn pr. 1000 kvinder. Egentlig er begrebet samlet fertilitet et teoretisk tal, som er beregnet udfra de aldersbetingede fertiliteter i et givent år. Sagt på en anden måde: hvis f.eks. de aldersbetingede fertilteter i 1980 forblev uændrede i årene fremover så ville kvinderne ende med at få 1.546 børn pr 1000 kvinder ( eller 1,5 arn pr kvinde).

Reproduktionstal

• Bruttoreproduktionstal = antal fødte piger pr 1000 kvinder i hele deres fødedygtige alder (15-49)
• Nettoreproduktionstal = Bruttoreproduktionstallet - men fratrukket de piger som dør inden den fødedygtige alder. Hvis nettoreproduktionstallet er < 1.000 vil befolkningstallet falde.

Kap. 8.1: Etnicitet og fertilitet

Læsning af tabel 4:

Hvis vi ser på fødselsmønstret for forskellige etniske grupper i Danmark, kan man registrere nogle tydelige forskelle.

For det første er det tydeligt at kvinder med indvandrer baggrund har en højere fertilitet blandt de yngste kvinder (15-19-årige) end tilfældet er for både efterkommere og kvinder med dansk baggrund.

Forskellen er mest tydelig for indvandere med 'ikke-vestlig' baggrund, end for indvandrere fra vestlige lande.

Ser vi på de enkelte lande så er der særligt to lande, hvor kvinderne har en særlig høj fertilitet. Det gælder Pakistan og Syrien. Særligt kvinderne fra Syrien har en særlig høj fertilitet for den yngste gruppe af kvinder.

De relativ høje aldersbetingende feriliter for Pakistan og Syrien, viser sig også i, at netop de to lande har den højeste samlede fertilitet på henholdsvis 3,1 og 3,8 børn pr kvinde.

Udover Pakistan og Syrien er der kun to andre lande hvor den samlede fertilitet er over reproduktionsniveauet (2,1) , det gælder Afghanistan, Somalia og Tyrkiet.

Levealderen er måske den bedste indikator (måleenhed) for at kunne beskrive udviklingen i et lands generelle levestandard. I det følgende vil vi alene BESKRIVE hvad vi kan læse ud af figur 14 t.h.

Beskrivelse / redegørelse:

• Vi kan se at levealderen for både mænd og kvinder stiger markant i hele perioden.
• I 1910 var den gennemsnitlige levealder for mænd 55 år og for kvinder 57 år.
  I 2020 var levealderen for mænd steget til 79 år og for kvinder til 83 år.
  Altså en tilvækst for mændene på ca. 24 år og 26 år for kvinderne.
• Det er også tydeligt at kvinder lever et par år længere end mændene.

Udviklingen foregår ikke jævnt - en der er nogle tydelige faser:

• Frem til ca. 1950 er levelalderen jævnt stigende for begge køn.
• Herefter stagnerer levealderen for mændene , mens kvnders levealder fortsat vokser,
• Omkring 1980 syntes kvindernes levelader også at stagnere.
  
• I 1990'erne begynder levealderen igen at stige lidt for begge køn.

Når vi har BESKREVET udviklingen i levealderen - så er det næste at vi skal prøve at ANALYSERE - dvs. at FORKLARE HVORFOR der er sket de ændringer, som vi har beskrevet?

Først er det vigtigt at forstå hvad middellevetid egentlig betyder?

Middellevetiden er den forventede levealder for en nyfødt et givent år. Det er et statistisk begreb - idet tallet er udregnet udfra dødeligheden i samfundet på det pågældende tidspunkt.

Der er ét tal som måske mere end noget andet påvirker middellevetiden, nemlig børnedødeligheden - se figur 15 th. De børn som - ulykkeligvis - dør alt alt for tidligt, vil tælle med i statistikken, og deres korte levealder vil derfor trække den gennemsnitlige levealder ned og dermed middellevealderen.

En simpel analyse:

• Når vi sammenholder udviklingen i middellevetid med udviklingen i spædbarnsdødeligheden er det en tydelig korrelation.
• Det er således rimeligt at antage at den faldende spædbørnedødelighed er en væsentlig del af forklaringen på den stigende levealder.

Ikke ét, men flere mulige svar ..

Demografien ligger jo inden for samfundsvidenskabelige område. Her er som bekendt ingen naturlove, som giver os utvetydige svar på hvorfor det ene eller det andet sker. Jo en naturlov gælder dog også i demografien - vi skal alle dø. Men årsagerne hertil kan være mangfoldige.

Når levealderne stiger jævnt for begge køn frem til 1950'erne, skyldes det formentlig den faldende spædbørnedødelighed.

Herefter stagnerer mændenes levealder. Det kan skyldes to ting :

• Stigende velstand og dermed øget forbrug af fed mad, alkohol og tobak (livsstilsfaktorer)
• Det kan også skyldes, at der ikke er nye afgørende behandlingsmetoder i sundhedsvæsenet som kan øge levealderen yderligere

Når levealderen så begynder at stige igen i 1990'erne, kan man ligeledes pege på de samme to faktorer:

• Bedre livsstil (mindre tobak, fed mad, alkohol og mere motion) , og / eller
• Bedre behandlingsmetoder i sundhedsvæsenet.

Analysen overført til figuren

Bemærk dog her: I vores analyse her, er det alene den faldende børnedødelighed vi har dokumenteret. De øvrige forklaringer i analysen står her udokumenterede - altså uden statistiske data som underbygger dem. Sådanne data kan man finde f.eks. hos Danmarks Statistik - se f.eks. Statistisk Tiårsoversigt 2022 eller på Our Wold in Data

Arv og miljø

Man har i mange mange år diskuteret hvilken betydning henholdsvis arv og miljø spiller for os som individer, dels for vores personlighed men også vores helbred og generelle sundhedstilstand.

Svaret på den slags spørgsmål kan - som så meget andet - afhænge af, hvem man spørger.

Spørg du en sociolog ( som studerer samspil mellem mennesker og samfund) vil han sikkert fremhæve, at miljøet og de samfundsmæssige rammer er vigtig for vores personlige og fysiske udvikling.

Spørg du din læge vil han /hun sikkert sige at det handler om KRAM-faktorerne - altså livsstil.

Spørg du en biolog vil vedkommende måske argumentere for, at vores genetiske arvemateriale er om ikke en dominerende faktor, så en del af forklaringen.

Se figur 16 t.h.

Dødsårsager i Danmark 1920-2000

Hvis vi ser på de vigtigste dødsårsager i Danmark i løbet af det 20.årh. kan vi får nogle flere ideer til analysen af danskernes middellevetid.

1. Hvilke dødsårsager var hyppigste i 1920 og hvilke er dominerende i år 2000?
2. Hvilke dødsårsager blevet mest sjældne i perioden?
3. Hvilke dødsårsager har udvist størt variation i perioden?
4. Man skelner generelt mellem to typer af dødsårsager:
   - Exogene (udefra kommende) og
   - Endogene (indefra kommende)
5. Hvilke af de viste dødsårsager vil du betegne som henholdsvis Exogene og Endogene?
6. Hvilke dødsårsager (eksogene eller endogene) er mest almindelige i 1920 og år 2000?

En analyse ...

Prøv nu om du kan give nogle mulige forklaringer på ændringen i dødsårsagerne...?

Det sidste taksonomiske niveau i vores analyse af danskernes levealder og den demografiske udvikling i almindelighed, handler om en vurdering af konsekvenserne af den beskrevne udvikling.

Vi kan her skelne mellem to konsekvenser: demografiske og samfundsmæssige.

De demografiske konsekvenser:

• Som vi så tidligere (kap. 7-8) er fødselsraten og fertiliteten faldet i Danmark i gennem det 20. årh. se figur 7
• Dette viser sig tydeligst i befolkningens aldersfordeling - se figur 18.
  Fra 1950-2020 falder andelen af børn og unge, mens antallet af ældre over 50 + stiger.
• Når gruppen af ældre over 60 stiger mest markant , skyldes det ikke mindst bedre behandlingsmetoder i sundhedsvæsenet - ikke mindst i forhold til kredsløbsygdomme og kræft.
• Men også at de store børneårgange fra baby-boomet i 1940'erne nu er kommet op i aldersgruppen 70 + - som det ses i befolkningspyramiden for 2020.
• Endelig kan man pege på, at sålænge den samlede fertilitet er under 2,1 vil befolkningstallet falde - når vi ser bort fra nettovandringen.

Samfundsmæssige konsekvenser:

• Når der er færre børn og unge kan vi få mangel på arbejdskraft
• Den længere levetid + faldende fødselsrate vil betyde at en stadig større del af befolkningen består af ældre og gamle mennesker
• Dette vil betyde en større forsørgerbyrde for den erhvervsaktive del af befolkningen , til at finansiere velfærds- og sundhedsydelser til den ældre befolkning Forsørgerbyrden er illustreret i figur 19 th.

Så ja - i den forstand har også Danmark et befolkningsproblem.

Mulige løsninger:

• Senere pensionsalder
• Færre på deltidsbeskæftigelse
• Længere arbejdstid ..
• Aktivering af de der er uden for arbejdsmarkedet
• Indvandring af kval. arbejdskraft

Højindkomstlandene

Analyse højindkomstlandene

Mellemindkomstlandene

Analyse mellemindkomstlandene

Lavindkomstlandene

Analyse lavindkomstlandene

Højindkomstlandene

Se transitionsfigur

Mellemindkomstlandene

Se transitionsfigur

Lavindkomstlandene

Se transitionsfigur

Samlet fertilitet for landegrupperne

Samlet fertilitet fra 1950-2020

Kurvediagrammet t.v. viser udviklingen i den samlede fertilitet for de tre landegrupper.

Udviklingen kan kort beskrives således:

• For lavindkmstlandene faldt den samlede fertilitet fra ca. 6,5 til 4,5 i perioden
• For mellemindkomstlandende var udviklingen fra ca. 5,7 til 2,3 i samme periode
• Højindkomstlandenes fertilitet faldt fra 3,0 til 1,8 ( = under reproduktionsniveauet)

Når Mellemindkomstlandene har oplevet det største fald i fertiliteten , må det tolkes som at netop disse lande har gennemgået de største samfundsmæssige forandringer i perioden, nemlig fra landbrugs -> industrisamfund.

Ikke mindst i Asien er hundreder af millioner af kvinder i de sidste 20-30 år kommet ud på arbejdsmarkedet, som her på en tekstilfabrik i Kina.

Hvad tror du kvindernes stigende erhvervsfrekvens har betydet for befolkningsudviklingen?

Formål:

En komparativ (sammenlignende) befolkningsanalyse handler om at sammenligne befolkningsudviklingen i forskellige lande.

Den komparative befolkningsanalyse vil anvende de tre taksonomiske niveauer:

1. Beskrive,
2. Analysere og
3. Vurdere

Eksamensopgaven i demografi vil netop bestå i , at du skal sammenligne 2 eller 3 lande, som har en meget forskellig befolkningsudvikling.

I analysen skal du selvfølgelig bruge de

• demografiske begreber, og
• demografiske teorier / modeller

som du har lært om i det foregående

1. Beskrive ..

Vi starter med at beskrive og sammenligne forskellige landes befolkningsudvikling m.h.t. :

• Figur over udvikling i fødsels- og dødsrate for mindst to lande, og aflæsning af befolkningstilvækstens udvikling fra 1950-2020
• Hvilke faser i den demografiske transitions model har landene gennemført ?
• Befolkningspyramider anvendes til at beskrive befolkningens aldersfordeling ?
• Søjlediagrammer udarbejdes til at sammenligne den den aldersbetingede ferilitet

2. Analysere...

Dernæst skal du prøve at forklare landenes forskellige udvikling (f.eks. en høj eller lav fødselsrate / fertilitet) på baggrund af en række samfundsmæssige forhold Følgende kan belyses:

• Hvilken indkomstgruppe tilhører landet?
• Er det et landbrugs-, industri- eller informationssamfund? (traditionelt <-> moderne)
• Hvad er kvindernes sociale status i de respektive lande..?
• Giv eksempler på korrelation mellem forskellige data ....

Her anvender du data fra opgaven i erhvervsgeograf.i

3. Vurdere ...

Endelig skal du prøve at vurdere hvilke særlige demografiske udfordringer landene står med ..?

• Hvad vil der ske med befolkningstallet frem til 2050 ?
• Hvilken betydning kan man tænke sig befolkningsudviklingen har for den økonomiske udvikling..?
• Har landet en stor forsørgerbyrde .... ? Hvilke særlige udfordringer giver dette?
• Mange børn / unge ..? Hvilke særlige udfordringer giver dette? Hvad betyder det for den fremtidige befolkningsudvikling?
• Er migration (indvandring eller udvandring) en løsning..?

Tyskland:
Befolkningstilvæksten fra ca. 0,5% i 1950 til -0,3 % i 2022

En negativ befolkningstilvækst finder vi kun i fase 5.

Vi har en stigende dødelighed allerede fra 1950, så vi kan konkludere at Tyskland i hele perioden er i fase 5, og at Tyskland HAR gennemført den demografiske transition.

Pakistan:
Befolkningstilvæksten fra ca. 1,3% i 1950 til ca. 2,0% i 2022

En stigende befolkningstilvækst svarer til fase 2 i modellen. Men man kan også se at fødselsraten så småt begynder at falde i slutningen af 1980'erne og de derefter er i fase 3 af den demografiske transition. Pakistan har altså IKKE gennemført den demografiske transition

Bemærk også, at allerede i 1950 har Tyskland en langt lavere fødselsrate (ca. 16 ‰ ) mens fødselsraten i Pakistan er på ca. 44‰! Endnu i 2022 er Pakistans fødselsrate med 27 ‰ højere end tilfældet var i Tyskland tilbage i 1950. De to lande har altså en meget forskellig demografisk udvikling og situation.

TYSKLAND:
Den lave fødselsrate i Tyskland viser sig i en aldersfordeling med mange ældre mennesker og få børn og unge.
Den store andel af ældre mennesker i Tyskland forklarer hvorfor dødsraten er højere i Tyskland end i Pakistan.
I Tyskland ser man nogle særlig store årgange af 50-59-årige. Det er tidligere børn fra et baby-boom i starten af 1960'erne, hvor fødselsraten lå på 14- 18‰. Herefter falder fødselsraten i Tyskland og det viser sig tydeligt i de små årgange fra 0 - 50 år

Tyskland vil opleve en demografisk træghed (momentum) i den forstand, at små årgange af børn og unge vil betyde, at der fortsat vil være et lavt fødselstal i årene fremover.

Et oplagt problem bliver at Tyskland vil kunne opleve mangel på arbejdskraft samtidigt med at forsørgerbyrden med de mange ældre vil stige fremover.

PAKISTAN:
Omvendt i Pakistan - den høje fødselsrate viser sig i en aldersstruktur med rigtig mange børn og unge og få ældre. Dette er også forklaringen på at Pakistan har en lavere dødsrate end Tyskland.

De stadig større generationer af børn og unge vil indebære en demografisk træghed (momentum) som betyder at befolkningstallet vil fortsætte med at vokse , også selvom den samlede fertilitet skulle falde. Når de mange piger vokser op og selv får børn vil befolkningstallet eksplodere. Med en tilvækst på 2 % årligt, er fordoblingstiden for befolkningstallet kun 35 år (70 / 2 )!

En fremtidig voksende arbejdsstyrke i Pakistan KAN medføre en demografisk dividende ( udbytte / fordel) dog under forudsætning af, at man kan skaffe arbejde og en tålelig økonomisk og social sikkerhed til de mange millioner mennesker..!

Alderbetinget fertilitet

Søjlediagrammet her viser 'fødselsraten' for forskellige aldergrupper af kvinder.

• Du skal gerne kunne beskrive de vigtigste forskelle i de alderbetingede fertilitetsrater for de to lande.
• F.eks. Hvilke aldergrupper har den største fødselsrate i hver af landene ?
• Kan du huske hvilket demografisk begreb , som netop udregnes på baggrund af de aldersbetingede fertiliteter? Ummm .... ja det er den Samlede Fertilitet ...

Analyse ..

• Vi kan se at fertiliteten er langt højere for Pakistans kvinder i ALLE aldersgrupper.
• Den aldersgruppe som føder flest børn er i Pakistan de 25-29 årige, mens det i Tyskland er de 30-34 årige.
• Vi kan konkludere: at i Pakistan får kvinder langt flere børn end i Tyskland og de får dem også i en tidligere alder.

  Dette kan vi senere prøve at forklare med, at tyske og pakistanske kvinder lever under meget forskellige sociale, kulturelle og økonomiske vilkår. Det vender vi tilbage til .

Befolkningsanalysen ..

Det sidste - men også det vigtigste ... er at du skal prøve at FORKLARE / ANALYSERE HVORFOR der er disse forskelle mellem de to landes befolkningsudvikling.

Da demografien er en del af det SAMFUNDSVIDENSKABELIGE fagområde, er det altså i nogle samfundsmæssige forhold at vi skal søge forkaringen på befolkningsforholdene.

De samfundsmæssige forhold som kan have betydning for fødselsraten i forskellige lande kan opsummeres som:

• Økonomiske forhold
• Sociale forhold
• Kvinders sociale status
• Kultur og traditioner

Du har sikkert nogle forestillinger ( hypoteser) om hvorfor kvinder i nogle lande får flere børn end f.eks. i Danmark.

Men i en 'videnskabelig analyse' kan vi ikke nøjes med hvad vi 'tror eller mener'. Du skal derimod finde dokumentation for dine synspunkter / holdninger.

Men hvordan belyser man så disse forhold rent statistisk?

Figuren nedenfor giver nogle forslag til, hvordan man kan belyse de samfundsmæssige (eller 'socio-økonomiske') forhold rent statistisk.

Socio-økonomiske data

I tabellen t.h. er vist eksempler på forskellige socio-økonomiske data som kan anvendes til at forklare forskelle i fødselshyppigheden i de to lande: Tyskland og Pakistan.

• Pakistan er relativt fattigt land i forhold til Tyskland. Kun 37 % af befolkningen i Pakistan bor i byer - resten bor altså på landet. VI kan konkludere at Pakistan fortsat er et landbrugssamfund.
• Landbrugssamfund vil ofte være mere traditionsbundne end mere industrialiserede samfund. F.eks tradition med at kvinder bliver gift tidligt og har en mere traditionel kvinderolle som husmor.
• Befolkningstallet i Tyskland vil - ikke overraskende - falde, mens vi i Pakistan ser en befolkningseksplosion frem mod 2050!
• Den højere børnedødelighed i Pakistan kan tilskynde til flere fødsler...
• Mens den samlede fertilitet i Tyskland ligger under reproduktionstallet (2,1) så betyder en samlet fertilitet på > 3 i Pakistan at befolkningstallet vil vokse eksplosivt.
• Kun 56 % af befolkningen i Pakistan kan læse og skrive. Det betyder at der er mange som ikke får nogen skoleuddannelse - vi kan formode ( men ikke dokumentere her) at det især er pigerne som mangler skoleuddannelse.
• Kun 23 % af kvinderne i Pakistan har adgang til moderne prævention. Det kan forklare det høje fødselstal for de unge kvinder, men kan også tolkes som et udtryk for at der er kulturelle normer som er imod prævention til kvinder. Når der ikke er tal for Tyskland - så er det fordi det ikkeer et issue her. Alle har adgang til moderne prævention.
• ....

Tomt korrelations-diagram

En komparativ befolkningsanalyse

Eksamensopgaven til demografi består i en Komparativ befolkningsanalyse, hvor du beskriver og analyserer befolkningsudviklingen i to forskellige lande.

Se eksempel på opgavebesvarelse

(med figurer, tabeller og data, samt spørgsmål til analysen )

Du bruger dette word-dokument til din opgave

Opgaven skal afleveres på Lectio

Denne opgave kan direkte anvendes som besvarelse på opgave 2 i NF 3

Vejledning til analyse af eksamensopgaven
Vejledning til komparativ befolkningsanalyse

Vælg to lande:

Når du skal sammenligne mindst to landes demografiske udvikling, er det bedst, hvis de lande du arbejder med er MEGET forskellige i deres demografiske udvikling!
En god indikator på dette er SAMLET FERTILITET

Du kan vælge mellem følgende:

1. Vælg ét land hvor fertiliteten er over 2,1:
   Afghanistan, Congo, Etiopien, Irak, Mozambique, Niger, Nigeria, Somalien, Syrien og Uganda
2. og vælg ét andet land hvor fertiliteten er under 2,1:
   Danmark, Italien, Japan, Kina, Portugal, Rusland, Thailand, Tyrkiet og USA

Opgaven består af seks dele, som præsenteres herunder:

1. del - Demografisk transition

Du skal bruge to kurvediagrammer med fødselsrate og dødsrate for de lande du arbejder med.

Man kan selv tegne kurvediagrammerne med data fra FN's database og exportere data til Excel, men du kan også blot copy-paste figurerne fra siden her: Kurvediagrammer

Dine kurvediagrammer indsættes i word-dokument side om side (brug tekstombrydning)

Gør det selv ....

2. del - Befolkningspyramider

Præsentation af befolkningspyramider for de valgte lande for året 2020.

1. Data hentes på: Befolkningspyramider
2. Når du har fundet din pyramide, klik nederst t.v. for at få vist pyramiden som grafikfil som du kan copy-paste
3. og indsætte i dit Word-dokument.

3. del - Aldersbetinget fertilitet

3. del springes over pt da databasen ikke virker

Tegning af søjlediagram med Excel for alderbetinget fertilitet (Age-specific fertility rates) for de to lande du arbejder med.

HUSK: som periode vælges her 2020-2020 - altså KUN ét år..

Data hentes hos FN:
FN's befolkningsdatabase

Videovejl. til søjlediagrammer (2023) 4.25 min.

Step-by-step guide:

4. del - Tabel med data

Indsamling og præsentation af socio-økonomiske / samfundsmæssige og demografiske data for de valgte lande.

1. Data indsættes i tabellen i dit opgavedokument
2. Alle data finder du ved at klikke på teksten i de enkelte rækker i tabellen. Her er der link direkte til de datakort m.v. som du skal bruge.
   
3. Undlad unødvendige decimaler og husk at 'højrestille' tallene i tabellen - det ser pænere ud og er lettere at læse :-)

5. del - Komparativ analyse

Nu skulle du gerne have en masse data, dels i form af demografiske figurer og tal i tabellen.

Nu kommer det vigtigste - nemlig at kunne beskrive og analysere dine mange data.

Husk, at den demografiske metode består i:
at finde sammenhænge (korrelation) og årsag-virkningsforhold (kausalitet) mellem samfundsmæssige forhold og demografiske forhold.

For at hjælpe dig med denne analyse er der her en række konkrete spørgsmål, som du bør anvende i din beskrivelse og analyse af dine data:

Spørgsmål til befolkningsanalyse | docx

6. og sidste del

Den færdige opgave (med figurer, tabel med data og behandlig af spørgsmål ) uploades som opgave aflevering på Lectio - !

Eksempler på opgavebesvarelse:

Demografisk transition TYskland - Burundi
Befolkningsstruktur / alderfordeling
Aldersbetinget fertilitet
Socil-økonomiske data

Opgave-krav / Kompetencer:

Grafiske datapræs.

• Population Clock
• Verdensbefolkningen siden år 0
  Animation af verdensbefolkningens geografiske udbredelse siden tidernes morgen
• Animation af verdensbefolkningens udv. Demografisk transition m.v.
• Verdenskort med befolkningstal fra 1800-2020 (Our World in Data)
• Mindmap om befolkningstilvækst
• pyramider og transitions til print Klip ud og lad eleverne kombinere transitionsfigur med befolkningspyramide.
• Transitionsfigurer

Eller nyere version:

http://www.worldpopdata.org/index.php/map

★

Grafer med demografisk data for enkelte lande

Befolkningspyramider fra 1950-2100. |

How Many People Can Live on Planet Earth?

Databaser:

• Our World in Data ****
• FN's Demografiske Data (1950-2050)

  ★

• Verdensbankens database over økonomi, levevilkår og demografi m.v.
• CIA World Factbook

Danmarks statistik:

• Danmarks Statistik
• Befolkningens udviklingen 2020

• 65 år i tal
• Befolkningen i 150 år
• Indvandrere i Danmark 2020

Migration:

• Migration i verden Interaktivt kort
• Video om flygtninge 2015 |
• UNHCR Media center