|
<< Click to Display Table of Contents >> Navigation: Beregninger > Anvendte metoder |
LIFA Census Befolkningsprognose er en model, der bruger historiske data om befolkningsudvikling, flytninger, dødsfald og fødsler til at forudsige den fremtidige befolkningsudvikling over en 12-årige periode. Modellen anvender demografiske og statistiske metoder til at analysere aldringspotentialet og sandsynligheder for demografiske ændringer. Modellen tager hensyn til lokale forhold som boligbyggeri og geografiske forskelle og er desuden udviklet med henblik på at håndtere større trendbrud.
Der anvendes historiske data for befolkningsudviklingen, flytninger, dødsfald og fødsler.
Som udgangspunkt kan brugeren kun i mindre grad interagere med beregningsmodellen og dermed påvirke resultatet, da modellen i høj grad er datadrevet og baseret på hvad registerdata fortæller om trends i kommunen.
Brugeren kan dog definere hvor mange års historik fra registerdata, prognosen skal baseres på. Dertil kan brugeren fravælge specifikke variable (eks. tilflytninger) i specifikke år og distrikter, hvis man har viden om at data i et specifikt år afviger fra normen og dermed ikke bør indgå i beregningen. Brugerfladen hjælper brugeren med at vurdere denne del ved at fremvise den historiske dataudvikling.
Alle beregninger/vægte i LIFA Census Prognose er således baseret på den lokale, historiske populationsudvikling/-adfærd i kommunen. Alle disse mønstre udleder modellen automatisk vha. en automatiseret analyse af registerdata. Alle de lokale møsntre der udledes omkring populations adfærd i historisk tid, anvendes derefter til at fremskrive populationsudviklingen i de enkelte prognoseområder.
Når prognosen beregnes, tages der udgangspunkt i registerpopulationen som den optræder på den valgte startdato når prognosen igangsættes. Startpopulationen beregner systemet selv ud fra en CPR-analyse.
Fremskrivningen er månedsgranuleret så man kan følge sæsonudsving i prognosetallene.
Prognosemodellen baserer sig på kohorte-komponent metoden, som er en demografisk metode til at fremskrive befolkningsudviklingen over tid.
Prognosemodellen fremskriver hvert køn og alder i det enkelte prognoseområde ét år ad gangen ved at tage udgangspunkt i komponenterne: fertilitet, dødelighed og migration. Modellen analyserer derfor aldringspotentialet ved at udregne sandsynligheden for, at en person stadig er i prognosedistriktet året efter.
Hovedantagelsen er derfor, at de historiske tendenser for disse komponenter vil fortsætte i fremskrivningsperioden og at ændringer til disse vil ske gradvist. Dette forudsætter derfor, at der ikke sker større trendbrud eller pludselige, uforudsete ændringer – hvorfor denne metode ikke kan stå alene.
Derfor benytter prognosemodellen sig også af andre statistiske metoder, simuleringer og reguleringer for at tage højde for disse trendbrud – både på kort og lang sigt. Der anvendes bl.a. konfidensintervaller for historiske data for at simulere den fremtidige migration, der tager højde for usikkerheden, der kan være forbundet med skiftende flyttemønstre. Derudover benytter prognosen sig af reguleringer af særskilte aldersgrupper, hvor der opleves store fluktuationer i historiske data.
For at estimere antallet af fremtidige 0-årige/fødsler, kan man selvsagt ikke anvende tidligere aldre. Derfor fremskrives antallet af 0-årige på baggrund af fertilitetsberegningen. Baseret på historiske fødsler i kommunen beregnes et normtal for fødsler pr. kvinde i et givet alderstrin. Antal fødsler beregnes derefter baseret på prognosens fremskrivning af kvinder i den fødedygtige alder x sandsynlighed for fødsler pr. alderstrin.
Effekten af forventet boligudbygning baseres som alt andet, på normtal udledt fra en automatiseret analyse af CPR-/BBR-data. De fem forskellige boligtyper i modellen: parcelhuse, etageboliger, rækkehuse, ældre- og ungdomsboliger bliver som udgangspunkt automatisk populeret jævnt hen over det antal tilflytningsmåneder man angiver sammen med boligens forventede opførelsesår under oprettelsen af boligbyggeprogrammet. Boligbyggeprogrammets enkelte boligers effekt i antal personer i hver alderstrin/køn, baseres på de normtal der kan udledes af kommunens historiske tilflytningsgrader for alderstrin på boligtypen. De beregnede tilflytningsgrader der anvendes i modellen, baserer sig på modellens analyse af tilflytning til tomme boliger af de enkelte typer.
Der anvendes ikke partielle flytninger (tilflytninger til eksisterende husstande) men kun flytteevents hvor hele husstanden udskiftes på én gang i normtalsberegningen. Undervejs beregnes hvor stor en grad af intern tilflytning og ekstern tilflytning sådanne boliger oplever (splitfaktor) og hvilken alder tilflytterne har. Modellen anvender kun effekten af ekstern tilflytning i beregningen af de endelige vægte, men der skeles dog også til afledte effekter af den interne tilflytning til tomme/nye boliger, da interne flytninger medfører tomme boliger andre steder, der kan modtage en grad af ekstern tilflytning. De afledte flyttekæders ”indirekte eksterne effekt” anvendes derfor til at opkvalificere vægtene når inflow-effekten af boligbyggeprogrammet skal beregnes.
De beregnede normtal for inflow-effekt kan ikke påvirkes af brugeren. Modellens effektberegning bliver forfinet yderligere i version 3 som udgives december 2024.
Prognosemodellens benytter sig af geografiske prognoseområder og kobler selv populationen adresser med de enkelte prognosedistrikter. De ovennævnte fastholdelsessandsynligheder udregnes på hver enkelt alderstrin og køn i og bindes op på de enkelte geografiske prognosedistrikter. Hvis områderne ikke har en stor nok population og derfor eksempelvis indeholder meget få individer i hver gruppe – eks. 37-årige mænd og 37-årige kvinder i området gennem de foregående 10 år, anvendes vægte baseret på hele kommunen for at sikre en robust og valid fremskrivning.
Det anbefales at der i de geografiske data, defineres såkaldte konstantområder. Konstantområder er f.eks. et plejecenter, hvor der ikke forventes en ændring i populationens størrelse eller alderssammensætning. På denne måde kan sådanne områder behandles for sig og ikke blive påvirket af de gængse fastholdelsessandsynligheder, fertilitet mv. som for de ”normale” prognosedistrikter.
De geografiske prognoseområder defineres af kommunen selv og oprettes i et GIS-system. Kommunen kan selv indlæse prognoseområderne til systemet. Der er mulighed for at arbejde med flere forskellige inddelinger i prognosesystemet – eks. flere versioner af skoledistrikter, hvis man vil forsøge at simulere forskellige scenarier eks. ved overvejelser omkring skolesammenlægninger el.lign.