Demographic Changes in the Countries of the Western Balkans – A Comparative Analysis with the European Union

Agata Szymańska

doi:10.18778/1508-2008.25.26

Autor

Agata Szymańska Ph.D., University of Lodz, Institute of Economics, Lodz, Poland https://orcid.org/0000-0001-5184-931X

DOI:

https://doi.org/10.18778/1508-2008.25.26

Słowa kluczowe:

demograficzne starzenie się, Bałkany Zachodnie, zmiany demograficzne, indeks starości demograficznej, ludność w wieku 65 lat i więcej, analiza skupień

Abstrakt

Celem podjętego badania jest przedstawienie wyników analizy dotyczącej zmian demograficznych w pięciu krajach Bałkanów Zachodnich, będących tzw. krajami stowarzyszonymi i potencjalnymi kandydatami do członkostwa w Unii Europejskiej. Badania oparto na wybranych miernikach zmian demograficznych, zarówno statycznych, jak i dynamicznych. Analizy te zaprezentowano na tle wskaźników dla Unii Europejskiej, przy czym najdłuższa próba czasowa obejmowała lata 1960–2020. Ze względu na brak większości danych dla Kosowa, w badaniu uwzględniono pięć z sześciu krajów regionu: Albanię, Bośnię i Hercegowinę, Czarnogórę, Macedonię Północną oraz Serbię. W opracowaniu przedstawiono zakres zmian demograficznych i stopień zaawansowania starzenia się ludności tych krajów, posługując się wybranymi miarami statycznymi i ukazując ich dynamikę. Uzyskane wyniki podkreślają zaawansowanie zmian demograficznych i starzenia się ludności w regionie. Porównanie mierników wskazuje na szybką transformację struktury demograficznej w regionie w kierunku „starzejącej się” ze wskaźnikiem udziału osób w wieku 65 i więcej w populacji ogółem przekraczającym 14% w 2020 roku. Najbardziej zaawansowane procesy dotyczyły Bośni i Hercegowiny, gdzie transformacja od „młodej” struktury demograficznej do „starej” była bardzo dynamiczna i głęboka.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Abramowska‑Kmon, A. (2011), O nowych miarach zaawansowania procesu starzenia się ludności, “Studia Demograficzne”, 1 (159), pp. 3–22.
Google Scholar

Bailey, K.D. (1994), Typologies and taxonomies: An introduction to classification techniques, “Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences”, Vol. 07–102, Sage, Thousand Oaks.
Google Scholar

Bernstein, I., Garbin, C., Teng, G. (1988), Applied Multivariate Analysis, Springer, New York, https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8740-4
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8740-4

Everitt, B.S., Landau, S., Morven, L., Stahl, D. (2011), Cluster Analysis, John Wiley & Sons, Ltd., Hoboken, https://doi.org/10.1002/9780470977811
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1002/9780470977811

GUS (2014), Sytuacja demograficzna osób starszych i konsekwencje starzenia się ludności Polski w świetle prognozy na lata 2014–2050, Departament Badań Demograficznych i Rynku Pracy, Warszawa.
Google Scholar

Holzer, J.Z. (2003), Demografia, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Google Scholar

Iparraguirre, J.L. (2019), Economics and ageing: Volume III : Long‑term care and finance, Springer Nature, Switzerland, Palgrave Macmillan, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-030-29019-1
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29019-1

Kaufman, L., Rousseeuw, P.J. (2005), Finding groups in data: An introduction to cluster analysis, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken.
Google Scholar

Petrovic, M., Wilson, G. (2021), Bilateral relations in the Western Balkans as a challenge for EU accession, “Journal of Contemporary European Studies”, 29 (2), pp. 201–218, https://doi.org/10.1080/14782804.2020.1865884
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/14782804.2020.1865884

Razin, A., Schwemmer, A. (2022), Ageing and Welfare State Policy: A Macroeconomic Perspective, “Journal of Government and Economics”, 5, 100030, https://doi.org/10.1016/j.jge.2022.100030
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/j.jge.2022.100030

Romesburg, C. (2004), Cluster analysis for researchers, Lulu Press, Research Triangle, North Carolina.
Google Scholar

Rosset, E. (1959), Proces starzenia się ludności. Studium demograficzne, Polskie Wydawnictwa Gospodarcze, Warszawa.
Google Scholar

Sarstedt, M., Mooi, E. (2014), A concise guide to market research: The process, data, and methods using IBM SPSS Statistics, Springer, Berlin–Heidelberg.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-53965-7

Spijker, J. (2015), Alternative indicators of population ageing: An inventory, “Vienna Institute of Demography Working Paper”, No. 4.
Google Scholar

Stanisz, A. (2007), Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 3 – Analizy wielowymiarowe, StatSoft, Kraków.
Google Scholar

United Nations data (n.d.), International Migrant Stock data, https://www.un.org/en/development/desa/population/migration/data/estimates2/estimates19.asp (accessed: 22.11.2021).
Google Scholar

UN SD (2017), Handbook on measuring international migration through population censuses, Department of Economic and Social Affairs, Background document, Statistical Commission, Forty‑eighth session 7–10 March, Item 4(a) of the provisional agenda, Demographic Statistics, United Nations, New York.
Google Scholar

Vlandas, T., McArthur, D., Ganslmeier, M. (2021), Ageing and the economy: A literature review of political and policy mechanisms, “Political Research Exchange”, 3 (1), 1932532, https://doi.org/10.1080/2474736X.2021.1932532
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/2474736X.2021.1932532

Ward, J.H. (1963), Hierarchical grouping to optimize an objective function, “Journal of the American Statistical Association”, 58 (301), pp. 236–244, https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500845
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500845

World Bank (n.d.), World Development Indicators database, https://databank.worldbank.org/source/world‑development‑indicators (accessed: 22.11.2021).
Google Scholar

Zeliaś, A. (ed.) (2004), Poziom życia w Polsce i krajach Unii Europejskiej, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Google Scholar