Iedz_Metodologija_LV_2023.pdf

25 No vienādojuma (14) var izteikt migrācijas saldo kā: 𝑀𝑆𝑡= 𝐼𝑡−𝐼𝑡−1 −𝐷𝑍𝑡+ 𝑀𝑡

un novērtēt kā: 𝑀𝑆 ̂ 𝑡= ∑𝑐𝑖−∑𝑐́𝑖−∑𝐷𝑍𝑖+ ∑𝑀𝐼𝑖. (15) Kopīgā emigrācijas apjoma gada laikā 𝐸𝑀𝑡 novērtējums 𝐸𝑀 ̂ 𝑡 tiek iegūts ar metodi, kas aprakstīta 4.3. nodaļā (izņemot 2015. gadam). Ar vienādojumu (13) un (15) palīdzību var novērtēt imigrācijas apjomu 𝐼𝑀 ̂𝑡 kā 𝐼𝑀 ̂𝑡= 𝑀𝑆 ̂ 𝑡+ 𝐸𝑀 ̂ 𝑡.

2015. gada migrācijas statistika tika iegūta no tautas mikro skaitīšanas (TMS) rezultātiem. No TMS tika novērtēts kopīgās imigrācijas apjoms 𝐼𝑀 ̂2015 un, izmantojot vienādojumu (13), novērtēts kopīgās emigrācijas apjoms 𝐸𝑀 ̂ 2015 gadā kā 𝐸𝑀 ̂ 2015 = 𝐼𝑀 ̂2015 −𝑀𝑆 ̂ 2015.

Emigrācijas un imigrācijas apjoma novērtējumi no 2011. līdz 2019. gadam ir 4. tabulā. 4. tabula. Kopīgās emigrācijas un imigrācijas apjoma novērtējumi Gads Emigrācijas apjoms (tūkstošos) Imigrācijas apjoms (tūkstošos) 2011 30 10 2012 25 13 2013 23 8 2014 19 10 2015 20 9 2016 20 8 2017 18 10 2018 15 11 2019 15 11 2020 12 9 2021 13 13 4.7. Migrācijas novērtējums dzimuma un vecuma grupās Katra gada sākumā no Fizisko personu reģistra datiem katrai personai tiek noteiktas mainīgo 𝑅𝑖, 𝐷𝑍𝑖, un 𝑀𝐼𝑖 (skatīt 2. tabulu) vērtības. Vispirms tiek noteikts reģistrācijas statuss gada sākumā un beigās (𝑅𝑖). Atsevišķi tiek izdalītas personas, kuru uzturēšanās atļauja Latvijā ir līdz vienam gadam (tās netiek ieskaitītas Latvijā reģistrēto pastāvīgo iedzīvotāju skaitā). Personai tiek piekārtota arī dzimšanas pazīme (DZi) un miršanas pazīme (MIi) atbilstoši dzimtsarakstu nodaļu sagatavotajiem civilstāvokļa aktu reģistriem. Katrai personai, kura gada sākumā ir reģistrēta kā Latvijas pastāvīgais iedzīvotājs, tiek piekārtots klasifikācijas statuss gada sākumā 𝑐́𝑖, kas ir vienāds ar klasifikācijas statusu iepriekšējā gada beigās. Klasifikācijas statuss

26 gada sākumā 𝑐́𝑖 pirmo reizi tika aprēķināts 2011. gadā, izmantojot 2011. gada tautas skaitīšanas datus, kā arī Fizisko personu reģistra informāciju par 2011. gada janvāri un februāri. Nākamajiem gadiem tika pieņemts, ka 𝑐́𝑖 vienāds ar iepriekšējā gada 𝑐𝑖 . Katrai personai, kura gada beigās ir reģistrēta kā Latvijas pastāvīgais iedzīvotājs, tiek aprēķināts sākotnējais klasifikācijas statuss gada beigās: 𝑐𝑖 = 𝑐ℎ𝑖 = {1, 𝑗𝑎 𝑝̂ℎ𝑖 > 𝑆ℎ; 0, 𝑗𝑎 𝑝̂ℎ𝑖 ≤ 𝑆ℎ.
Ir gadījumi, kad 𝑐𝑖 tiek koriģēts atbilstoši papildu administratīvo reģistru datiem, kuri nav iekļauti modelī. Personas, kuras neatkarīgi no novērtētās varbūtības tiek ieskaitītas pastāvīgo iedzīvotāju skaitā: • personas 18–30 gadu vecumā, kas saņem pašvaldību (SOPA) pabalstus,
• visu Latvijas PII un skolu (izņemot tālmācību) audzēkņi līdz 19 gadu vecumam, • visu augstskolu (izņemot Alberta koledžu) pilna laika studenti, • cietumu, bērnu namu, ārstniecības iestāžu un pansionātu iemītnieki, • bēgļi. Ja persona ir jāieskaita pastāvīgo iedzīvotāju kopā, tad šai personai 𝑐𝑖 un 𝑝̂ℎ𝑖 vērtības nosaka vienādas ar 1.
Ja darba gaitā atklājas, ka pastāvīgo iedzīvotāju kopā ir ieskaitīta persona, kura neatbilst iekļaušanas kritērijiem (piemēram, vēlāk reģistrēta iepriekšējā gadā mirusi persona), tad šai personai 𝑐𝑖 un 𝑝̂ℎ𝑖 vērtības nosaka vienādas ar 0. Katrai personai tiek aprēķināts sākotnējais klasifikācijas statuss gada sākumā un beigās: 𝐶𝑖 = {

11, 𝑗𝑎 𝑐́𝑖 = 1 𝑢𝑛 𝑐𝑖 = 1; 10, 𝑗𝑎 𝑐́𝑖 = 1 𝑢𝑛 (𝑐𝑖 = 0 vai 𝑐𝑖 = 𝑁𝑈𝐿𝐿); 01, 𝑗𝑎 (𝑐́𝑖 = 0 𝑣𝑎𝑖 𝑐́𝑖 = 𝑁𝑈𝐿𝐿) 𝑢𝑛 𝑐𝑖 = 1; 00, 𝑗𝑎 (𝑐́𝑖 = 0 𝑣𝑎𝑖 𝑐́𝑖 = 𝑁𝑈𝐿𝐿) 𝑢𝑛 (𝑐𝑖 = 0 vai 𝑐𝑖 = 𝑁𝑈𝐿𝐿),

kur 𝑐́𝑖 ir personas 𝑖 klasifikācijas statuss gada sākumā. Izmantojot 𝑅𝑖, 𝐷𝑍𝑖, 𝑀𝐼𝑖, un 𝐶𝑖, tiek aprēķināts 𝑅𝐸𝑀ℎ, 𝑁𝐸𝑀ℎ, 𝑅𝐼𝑀ℎ un 𝑁𝐼𝑀ℎ katrai grupai, kā arī 𝑅𝐸𝑀, 𝑁𝐸𝑀, 𝑅𝐼𝑀 un 𝑁𝐼𝑀 kopā Latvijā, izmantojot formulas no (1) līdz (8). Katrā no 202 grupām tiek novērtēta migrācija: 𝐸𝑀̂ ℎ = 𝑅𝐸𝑀ℎ + (𝐸𝑀̂ − 𝑅𝐸𝑀) 𝑁𝐸𝑀ℎ 𝑁𝐸𝑀 , 𝐼𝑀̂ ℎ = 𝑅𝐼𝑀ℎ + (𝐼𝑀̂ − 𝑅𝐼𝑀) 𝑁𝐼𝑀ℎ 𝑁𝐼𝑀 , kur 𝐸𝑀̂ ir kopīgais emigrācijas apjoms (skatīt 4.3. nodaļu), 𝐼𝑀̂ ir kopīgais imigrācijas apjoms (skatīt 4.3. nodaļu).

27 4.8. Varbūtību korekcija Katrā vecuma un dzimuma grupā ℎ tiek veikta pirmatnējo varbūtību korekcija, lai migrācija s statistika, kas iegūta, summējot koriģētās varbūtības 𝑝̃ℎ𝑖, būtu saskaņota ar 5.4. sadaļā aprakstītajiem iegūtajiem migrācijas novērtējumiem 𝐸𝑀̂ ℎ 𝑢𝑛 𝐼𝑀̂ ℎ. Varbūtības tiek koriģētas 3 soļos:

1. Katrai grupai ℎ aprēķina konstanti 𝛼ℎ1 tā, lai , to pieskaitot visām grupas varbūtībām 𝑝̂ℎ𝑖 un tās summējot, tiek iegūts 5.4. solī novērtētais emigrācijas apjoms 𝐸𝑀̂ ℎ.
2. Katrai grupai ℎ aprēķina konstanti 𝛼ℎ2 tā, lai , to pieskaitot visām grupas varbūtībām 𝑝̂ℎ𝑖 un tās summējot, tiek iegūts 5.4. solī novērtētais imigrācijas apjoms 𝐼𝑀̂ ℎ.
3. Aprēķina koriģētās varbūtības 𝑝̃ℎ𝑖 atbilstoši (16). 𝑝̃ℎ𝑖 = { 𝑝̂ℎ𝑖 − 𝛼ℎ1, ja 𝑅𝑖 = 11 𝑢𝑛 𝐶𝑖 = 01; 𝑝̂ℎ𝑖 + 𝛼ℎ2, ja 𝑅𝑖 = 11 𝑢𝑛 𝐶𝑖 = 10; 𝑝̂ℎ𝑖, pārējos gadījumos; (16) Pēc varbūtību korekcijas katrai personai tiek aprēķināts koriģētais klasifikācijas statuss 𝑐̃𝑖: 𝑐̃𝑖 = 𝑐̃ℎ𝑖 = {1, 𝑗𝑎 𝑝̃ℎ𝑖 > 𝑆ℎ 0, 𝑗𝑎 𝑝̃ℎ𝑖 ≤ 𝑆ℎ . Izmantojot koriģēto klasifikācijas statusu 𝑐̃𝑖, katrā grupā tiek pārrēķināta reģistrētā un nereģistrētā migrācija: 𝑅𝐸𝑀̃ ℎ, 𝑁𝐸𝑀̃ ℎ, 𝑅𝐼𝑀̃ℎ un 𝑁𝐼𝑀̃ℎ. Korekcijas konstantes 𝛼ℎ1 un 𝛼ℎ2 katrā grupā ir noteiktas tādas, lai 𝑅𝐸𝑀̃ ℎ + 𝑁𝐸𝑀̃ ℎ būtu pēc iespējas tuvs 𝐸𝑀̂ ℎ un 𝑅𝐼𝑀̃ℎ + 𝑁𝐼𝑀̃ℎ būtu pēc iespējas tuvs 𝐼𝑀̂ ℎ. Pēc optimālu 𝛼ℎ1 un 𝛼ℎ2 vērtību noteikšanas 𝑐̃𝑖 vēl tiek koriģēts atbilstoši papildu administratīvo reģistru datiem, kas nav iekļauti modelī. Neatkarīgi no noteiktās 𝑐̃𝑖 vērtības pastāvīgo iedzīvotāju kopā tiek ieskaitīti cietumu, bērnu namu, ārstniecības iestāžu un pansionātu iemītnieki un bēgļi. Ja nepieciešams, koriģē arī dzimušo un mirušo datubāzes, lai starp tām nebūtu loģisku pretrunu. Pēc šīs korekcijas tiek noteikts galīgais klasifikācijas statuss 𝑐̃𝑖, kas vairs netiek mainīts. 4.9. Iedzīvotāju skaita, dabiskā pieauguma un migrācijas statistikas sagatavošana Skaitot personas, kurām 𝑐̃𝑖 = 1, tiek aprēķināts iedzīvotāju skaits Latvijā kopā, dzimuma, vecuma un novadu domēnos, kā arī jebkurā citā patvaļīgā populācijas domēnā . Šādi tiek panākta saskaņotība starp visām
   publicējamajām demogrāfiskās statistikas tabulām. Lai sagatavotu datus par iedzīvotāju dabisko pieaugumu, tiek izmantota precizēta informācija no dzimtsarakstu nodaļu civilstāvokļa aktu reģistriem (sk. 3.3. sadaļu) . Lai sagatavotu datus par ilgtermiņa starptautisko migrāciju: • personas ar 𝐶𝑖 = 01 tiek ieskaitītas imigrācijā; • personas ar 𝐶𝑖 = 10 tiek ieskaitītas emigrācijā;

28 • personas ar 𝐶𝑖= 00 un kuras ir mirušas gada laikā Latvijā, tiek ieskaitītas imigrācijā; • personas ar 𝐶𝑖= 00 un kuras ir dzimušas gada laikā Latvijā, tiek ieskaitītas emigrācijā. 5. Iedzīvotāju skaita un sastāva precizitātes vērtējums 5.1. Klasifikatora precizitāte salīdzinot ar 2011. gada tautas skaitīšanas datiem Viens no veidiem klasifikatora precizitātes vērtēšanai ir aprēķināt klasifikatora vērtības 2011. gada 1. marta datiem un rezultātu personu līmenī salīdzināt ar 2011. gada tautas skaitīšanas (TS2011) datiem. Rezultātā ir iespējams aprēķināt tā saucamo pārpratummatricu (angļu valodā – confusion matrix), kas raksturo gadījumu skaitu, kad klasifikatora noteiktās vērtības sakrīt vai nesakrīt ar tautas skaitīšanā iegūtajiem datiem. Pārpratummatricu var aprēķināt visai populācijai kopā, kā arī brīvi izvēlētai populācijas apakškopai, piemēram, vīriešiem, sievietēm vai personām noteiktā vecumā. Analizējot pārpratummatricas, ir jāņem vērā šādas piezīmes: • aprēķinā tiek izmantotas klasifikatora vērtības, kas ir noteiktas ar sākotnējām varbūtībām (bez migrācijas korekcijas); • jebkurā datu avotā ir kļūdas (arī 2011. gada tautas skaitīšanas datos); • pārpratummatricas raksturo precizitāti mikro līmenī (personu līmenī). Precizitāte mikro līmenī (katras personas kļūda) nav tieši saistīta ar kļūdu makro līmenī (iedzīvotāju skaits kopā valstī vai populācijas apakškopā). 5. tabula. Pārpratummatrica iedzīvotājiem kopā un sadalījumā pēc dzimuma Populācijas domēns Rādītājs TS2011 rezultāts Klasifikators ieskaita iedzīvotāju kopā Klasifikators neieskaita iedzīvotāju kopā Kopā Visi iedzīvotāji Skaits TS2011 ieskaita iedzīvotāju kopā 1 912 867 154 848 2 067 715 TS2011 neieskaita iedzīvotāju kopā 155 070 275 155 345 Kopā 2 067 937 155 123 2 223 060 Proporcija TS2011 ieskaita iedzīvotāju kopā 0,8605 0,0697 0,9301 TS2011 neieskaita iedzīvotāju kopā 0,0698 0,0001 0,0699 Kopā 0,9302 0,0698 1,0000 Vīrieši Skaits TS2011 ieskaita iedzīvotāju kopā 862 811 81 956 944 767 TS2011 neieskaita iedzīvotāju kopā 82 071 174 82245 Kopā 944 882 82 130 1 027 012

29 Populācijas domēns Rādītājs TS2011 rezultāts Klasifikators ieskaita iedzīvotāju kopā Klasifikators neieskaita iedzīvotāju kopā Kopā Vīrieši Proporcija TS2011 ieskaita iedzīvotāju kopā 0,8401 0,0798 0,9199 TS2011 neieskaita iedzīvotāju kopā 0,0799 0,0002 0,0801 Kopā 0,9200 0,0800 1,0000 Sievietes Skaits TS2011 ieskaita iedzīvotāju kopā 1 050 056 72 892 1 122 948 TS2011 neieskaita iedzīvotāju kopā 72 999 101 73 100 Kopā 1 123 055 72 993 1 196 048 Proporcija TS2011 ieskaita iedzīvotāju kopā 0,8779 0,0609 0,9389 TS2011 neieskaita iedzīvotāju kopā 0,0610 0,0001 0,0611 Kopā 0,9390 0,0610 1,0000 5.2. Klasifikatora precizitāte salīdzinot ar SOPA un apsekojumu datiem Katrai personai 𝑐̃𝑖 ir novērtējums, kas iegūts ar modeļa palīdzību un var nesakrist ar patieso personas iedzīvotāja statusu. Izmantojot 3. nodaļā aprakstītos apsekojumu un administratīvo reģistru datu avotus, ir iespējams novērtēt to personu īpatsvaru, kas klasificēti kā ārzemēs dzīvojoši (𝑐̃𝑖= 0), taču patiesībā ir Latvijas iedzīvotāji. Apsekojumu mērķa populācija ir Latvijas pastāvīgie iedzīvotāji, kuri dzīvo privātajās mājsaimniecībās, attiecīgi pārskata periodā kā respondenti tiek fiksētas tikai šādas personas. Tomēr jāņem vērā, ka iedzīvotāju skaits ar modeli tiek novērtēts gada sākumā, savukārt apsekojumu pārskata periodi parasti nesakrīt ar gada sākumu. Tiek apsekotas tikai tās personas, kuras dzīvo privātajās mājsaimniecībās, attiecīgi ar šiem datiem nevar izdarīt secinājumus par personām, kuras dzīvo institucionālajos mājokļos. 6. tabula. Iedzīvotāju skaita aprēķinā neiekļauto personu īpatsvars (%) Datu avots iedzīvotāju skaita novērtējuma gads 01.01.

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 SOPA (2012) 1,05 0,92

SOPA (2013)

1,14 0,98

SOPA (2014)

1,25 1,09

SOPA (2015)

1,47 1,33

SOPA (2016)

1,71 1,59

SOPA (2017)

1,89 1,50

SOPA (2018)

1,81 1,60

SOPA (2019)

1,96 1,77

SOPA (2020)

2,05 1,87

SOPA (2021)

2,32 1,98

SOPA (2022)

2,51 4,48
SOPA (2022), neieskaitot Ukrainas bēgļus

2,15 EHSIS (2012) 0,49 0,93

DSA (2011) 1,15

30 Datu avots iedzīvotāju skaita novērtējuma gads 01.01.

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 DSA (2012) 0,98 1,29

DSA (2013)

1,36 1,42

DSA (2014)

1,71 1,84

DSA (2015)

1,99 2,10

DSA (2016)

1,92 2,08

DSA (2017)

2,13 2,22

DSA (2018)

2,35 2,43

DSA (2019)

2,37 2,40

DSA (2020)

2,46 2,50

DSA (2021)

3,05 2,88

DSA (2022)

2,90 2,76 SILC (2011) 1,19

SILC (2012) 1,01 1,23

SILC (2013)

1,31 1,45

SILC (2014)

1,38 1,49

SILC (2015)

1,49 1,66

SILC (2016)

1,80 1,99

SILC (2017)

2,11 2,17

SILC (2018)

2,09 2,17

SILC (2019)

2,37 2,41

SILC (2020)

2,26 2,29

SILC (2021)

2,41 2,35

SILC (2022)

2,61 2,37 EIVA (2014)

1,43 1,54

EIVA (2019)

0,85 1,03

IKT (2017)

0,89 1,05

IKT (2018)

0,98 1,11

IKT (2019)

0,75 0,79

IKT (2020)

0,41 0,53

IKT (2021)

0,38 0,43

IKT (2022)

0,74 0,90 IKT (2023)

0,55 PIA (2017)

1,47

PIA (2022)

0,84 0,84 MOBA (2017)

0,67 0,77

ĀMA (2017)

3,56 3,60

ĀMA (2018)

3,66 3,73

ZD (2019)

0,30 0,30

VA (2021)

1,42 1,56

Daļēji datu un modeļa klasifikatora atšķirības ir skaidrojamas ar datu pārskata perioda un iedzīvotāju statistikas pārskata periodu nesakritību. Piemēram, ir gadījumi, kad persona gada sākumā apsekojumā tiek fiksēta kā Latvijas pastāvīgais iedzīvotājs, bet gada beigās ir pārcēlusies dzīvot uz ārzemēm vai mirusi. Ja izmaiņas reģistrētas Fizisko personu reģistrā, tad precizitātes analīzei šīs personas dati nav izmantoti. Taču ir gadījumi, kad persona, kura apsekojumā ir fiksēta kā pastāvīgais iedzīvotājs, maina dzīvesvietu, bet to nereģistrē. Iespējams, ka daļa no personām, kuras apsekojumā fiksētas kā pastāvīgie iedzīvotāji, bet iedzīvotāju skaitā nav tikušas iekļautas, tomēr ir dzīvojušas Latvijā.

31 Pašvaldību pabalstus saņem aptuveni 9 % Latvijas iedzīvotāju. Informācija par 2012 . gadā pabalstus saņēmušajiem tika izmantota modeļa kvalitātes vērtēšanai, bet, sākot ar 2013. gadu, tiek izmantota iedzīvotāju novērtējuma precizēšanai. SOPA informāciju nevar izmantot loģistiskās regresijas modelī, jo CSP rīcībā nav datu no pašvaldībām par 2010. un 2011. gadu. Sarežģītāk ir novērtēt otra veida kļūdu – personas, kuras ir klasificētas kā pastāvīgie iedzīvotāji (𝑐̃𝑖 = 1), bet faktiski dzīvo ārzemēs. Darbaspēka apsekojumā tiek iegūtas ziņas par šādām personām, taču to skaits ir pārāk mazs, lai izdarītu informatīvus secinājumus. Tāpat ļoti iespējams, ka dažos gadījumos ir nepareizi klasificētas personas, kuras valstī gada laikā iebraukušas un izbraukušas, jo šādas personas var kādā laika posmā aktīvi darboties Latvijā, līdz ar to tikt reģistrētas dažādās datubāzēs, taču lielāko daļu gada pavada ārvalstīs, līdz ar to būtu klasificējamas kā ārvalstīs dzīvojošas personas (𝑐̃𝑖 = 0). 2016. gadā veikta padziļināta Latvijas iedzīvotāju deklarēto adrešu analīze, ģeoreferencējot un vizualizējot datus kartogrāfiski. Šīs analīzes rezultātā konstatētas vietas, kur liels skaits personu deklarējušas dzīvesvietu savā darbavietā, tāpēc tika pilnveidota pastāvīgo iedzīvotāju s kaita noteikšanas metode un atbilstoši starptautiski pieņemtai definīcijai no pastāvīgo iedzīvotāju skaita izslēgtas personas, kuras deklarējušas dzīvesvietu darbavietā (Latvijā reģistrētā uzņēmumā), bet faktiski ir ārvalstnieki, jo Latvijā nedzīvo (piemēram, tālbraucēji autovadītāji, kas ir viesstrādnieki no citām valstīm). Izmaiņas ieviestas, sākot ar datiem par 2017. gadu.
Tāpēc, piemēram, 2015. gadā toreizējā Mārupes novadā iedzīvotāju skaita izmaiņas uzrāda 5 % pieaugumu, bet 2016. gadā aprēķināts samazinājums par 0,5 %. Faktiskais iedzīvotāju skaita pieaugums gan 2015., gan 2016. gadā ir 2–3 %. Līdzīga situācija konstatēta arī Rīgā un toreizējā Carnikavas novadā, taču tas iedzīvotāju skaita izmaiņas ietekmē daudz mazākā mērā. Vislielākais tādu personu īpatsvars, kuri klasificēti kā ārzemēs dzīvojoš i (𝑐̃𝑖 = 0), taču patiesībā ir Latvijas iedzīvotāji, fiksēts Ārējās migrācijas apsekojum ā (4,09 %), īpaši 2 8–36 gadu vecuma grupā. 2023. gadā 4,48 % no personām, kuras saņēmušas pašvaldību pabalstus (SOPA dati), nav iekļauti iedzīvotāju skaita novērtējumā. Tie galvenokārt ir Ukrainas bēgļi, kuri 2022. gada vasarā ir saņēmuši šo pabalstu, taču vēlāk devušies uz kādu citu Eiropas valsti vai atgriezušies Ukrainā. Ne ietverot šo iedzīvotāju grupu, novērtējumā neiekļauto personu īpatsvars, kuri saņēmuši pašvaldību pabalstus, ir līdzīgs citos gados aprēķinātajam – 2,15 %. 6. Secinājumi un modeļa pilnveidošana CSP turpmākais darbs ar iedzīvotāju skaita novērtēšanas metodoloģiju norisināsies divos virzienos – esošā loģistiskās regresijas modeļa pilnveidošana iedzīvotāju skaita un migrācijas plūsmu novērtēšanai, kā arī darbs pie jaunas iedzīvotāju statistikas metodoloģijas (modeļa) izstrādes. Mērķis ir izstrādāt tādu metodoloģiju, kas balstās uz administratīvo reģistru datiem, bet tiešā veidā neizmanto 2011. gada tautas skaitīšanas datus, kas ar katru gadu noveco un kļūst mazāk informatīvi par tagadnes situāciju.

32 Pilnveidojot esošo modeli, ir paredzēts modelī iekļaut papildu izskaidrojošos mainīgos, kas izveidoti no CSP jau pieejamajiem datiem vai no citiem papildu datiem, kas varētu būt CSP rīcībā. Esošā modeļa pārbaude un pilnveide nepieciešama arī gadījumos, kad notiek izmaiņas administratīvajos datos vai mainās administratīvo datu kvalitāte, struktūra, vai to saņemšanas forma. Piemēram, 2020. gada novērtējumam modelis tika koriģēts, jo mainījās informācija attiecībā uz NVA un VID pašnodarbināto personu datiem. Modeļa pilnveidošanai ir nepieciešami ikgadēji (ar periodiskumu vismaz gads) individuāli dati par periodu, sākot ar 2010. gadu (gads pirms 2011. gada tautas skaitīšanas). Šādu jaunu datu pieejamība ir stipri ierobežota, jo jau šobrīd CSP rīcībā ir lielāko Latvijas administratīvo datu avotu personu dati ar tik garu laikrindu. Arī dati par dažiem pēdējiem gadiem vai aktuālo situāciju ir vērtīgi, lai novērtētu iegūtā iedzīvotāju skaita kvalitāti.
CSP izmanto papildu individuālos datus modeļa precizitātes novērtēšanai: • IZM sniegtos individuālos datus par Latvijas augstākās izglītības iestāžu studentiem; • SIA “Rīgas satiksme” individuālos datus par personalizētajiem e-taloniem; • VIAA individuālos datus par personām, kuras saņēmušas studiju/ studējošo kredītu studijām ārpus Latvijas; • IZM datus par skolas vecumu sasniegušiem bērniem, kuri nav reģistrēti nevienā mācību iestādē. Lai precīzāk novērtētu iedzīvotājus speciālajās grupās , arī turpmāk plānots apzināt administratīvo datu reģistrus, kuros būtu pieejami personu dati, īpaši par jauniešiem, ilgtermiņa emigrantiem un bezpajumtniekiem.
Gatavojoties 2021. gada tautas skaitīšanai , CSP 2015. gadā veica tautas mikroskaitīšanu ar mērķi iegūt no aprakstītās iedzīvotāju statistikas sagatavošanas metodoloģijas neatkarīgus iedzīvotāju skaita, tā sastāv a un ilgtermiņa migrācijas gada laikā novērtējumus.
Analizējot kopīgo iedzīvotāju skaitu, var secināt, ka atšķirība starp iedzīvotāju statistiku un mikroskaitīšanas rezultātiem ir 37 tūkstoši (1,9 %), kas ir statistiski nozīmīga, jo kļūdas robeža ir 29 tūkstoši (relatīvā kļūdas robeža ir 1,5 %). Mikroskaitīšanas rezultāti liecina, ka kopīgais iedzīvotāju skaits ir pārvērtēts. Ir novērota problēma ar iedzīvotāju skaita noteikšanu vecuma grup ai 19–24 gadi, kur piecos gadījumos hipotēžu pārbaude uzrāda statistiski nozīmīgas atšķirības starp iedzīvotāju statistikas un mikroskaitīšanas rezultātiem. Iedzīvotāju statistikas novērtējumi ir lielāki par mikroskaitīšanas novērtējumiem. Šajā gadījumā šī ir norāde uz patiesām atšķirībām, jo tas, ka atšķirības ir vairākās vecuma grupās pēc kārtas, liecina par to, ka atšķirību cēlonis nav izlases kļūda. Mikroskaitīšanas rezultātu salīdzinājums ar iedzīvotāju statistiku apliecināja, ka precīzai migrācijas plūsmu aprēķināšanai būtu jāveic paneļapsekojums vismaz 2 gadus pēc kārtas. 2017. gadā uzsākts apsekojuma pirmais posms. Izlasē iekļauti 20 000 mājokļi ar mērķi aptaujāt par mājoklī pastāvīgi dzīvojošaj ām personām
2016. gada 1 . decembrī un 2017. gada 1. decembrī. Atsevišķa izlase veidota Valkas novadam un Valkas

33 pilsētai ar mērķi novērtēt, cik nodarbināto strādā Igaunijā. Apsekojumā ietverti jautājumi par dzimto valodu, mājās lietoto valodu un svešvalodu zināšanām.
Apsekojuma otrā kārta norisinā jās no 01.10.2018 . līdz 15.12.201 8. un papildu jautājumiem par faktiski dzīvojošajiem mājoklī un nodarbinātības valsti Valkas novadam un pilsētai iekļauti arī jautājumi par iegūto augstāko izglītības līmeni un izglītības iegūšanas valsti. Apsekojuma rezultāti publicēti 2019. gada II ceturksnī.
Apkopoti rezultāti par migrāciju no 2017. gada 1. decembra līdz 2018. gada 1. oktobrim (precīzi apsekojuma norises datumi), kas salīdzināti ar 2018. gada CSP aprēķinātajiem migrācijas rādītājiem. Iegūtie dati (attiecinot uz 12 mēnešiem) ir atšķirīgi no ikgadējā migrācijas novērtējuma – emigrācijas apjoms ir lielāks un pārsniedz 20 %, bet imigrācijas apjoms mazāks (par 38 %). Raksturīgi, ka gada beigās pieaug imigrācijas gadījumu skaits, cilvēkiem pieņemot lēmumu par turpmāko pastāvīgo dzīvesvietu, bet apsek ojumā netika iekļauti 2018. gada pēdējie mēneši. Otrs faktors, kuru ataino arī imigrantu vecuma struktūras dati, varētu būt valodas barjera. Vērojams, ka līdz 40 gadu vecumam apsekojumā aptaujāts būtiski mazāk (pārsvarā angliski runājošu) imigrējušo, pretēja tendence vērojama lielākajās vecuma grupās. Imigrantu sadalījums pa reģioniem parāda deklarētās un faktiskās dzīvesvietas atšķirības. Būtiskākās atšķirības vērojamas Rīgas, Kurzemes un Latgales imigrācijas rādītājos.
Ārējās migrācijas apsekojums sniedzis vērtīgu informāciju par CSP migrācijas novērtējuma kvalitāti, ir iegūta informācija, ka jāpievērš uzmanība migrācijas apjomiem, tomēr pozitīvi vērtējams, ka būtiskākajiem demogrāfiskajiem rādītājiem ir līdzīga struktūra, bet atšķirības ir skaidrojamas gan ar CSP iedzīvotāju skaita aprēķināšanas metodoloģijas, gan apsekojuma specifiku. 2019. gadā granta projekta G-19.10 "Pilsētu un teritoriālā statistika 2019" ietvaros uzsākta iedzīvotāju skaita novērtēšanas metodes izvērtēšana un jaunas vai uzlabotas metodes izstrāde. Testa nolūkā no VSAA, CSDD un NVD saņemti individuālie dati par visiem gadījumiem, kad persona parādījusies kādā no šo iestāžu uzturētajiem administratīvajiem reģistriem.
2020. gadā , noslēdzoties projektam G -19.10, uzsākta Sol -Logit modeļa testēšana iedzīvotāju skaita novērtēšanai. Ņemot vērā, ka loģiskā regresija un Sol -Logit modelis dod atšķirīgus rezultātus, pieņemts lēmums veikt pārklājuma apsekojumu metožu precizitātes novērtējumam un testēt vēl metodes, kas piemērotas iedzīvotāju skaita novērtēšanai no administratīvajiem reģistriem. 2020. gadā veikts pamatojuma izvērtējums un izlases apjoma novērtējums pārklājuma apsekojuma organizēšanai un iesniegts granta projekts citu metožu izstrādei un testēšanai kā arī pilotapsekojuma organizēšanai 2023.–2024. gadā, lai veiktu sagatavošanās darbus pārklājuma apsekojumam.

34 Izmantotie avoti

1. Central Statistics Office (2017. gada 18. decembris) Foreign Nationals: PPSN Allocations, Employment and Social Welfare Activity. Pieejams: https://www.cso.ie/en/releasesandpublications/er/fnaes/foreignnationalsppsnallocationsemploymenta ndsocialwelfareactivity2016/
2. IBM Corporation (1989, 2011) IBM SPSS Statistics 20 Algorithms. Pieejams: http://www- 01.ibm.com/support/docview.wss?uid=swg27021213
3. Igaunijas iedzīvotāju skaita novērtēšanas metode 2017. Pieejams: https://www.stat.ee/news-release- 2018-007
4. Īrijas iedzīvotāju skaita aprēķini. Pieejams: https://www.cso.ie/en/statistics/population/populationandmigrationestimates/
5. Lielbritānijas iedzīvotāju skaita aprēķini. Pieejams: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/populationandmigration/populationestimat es
6. Nīderlandes iedzīvotāju statistika. Pieejams: https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/en/dataset/37943eng/table?ts=1529480855777
7. R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vīne, Austrija. Pieejams https://www.R-project.org/.
8. Somijas iedzīvotāju statistika. Pieejams: http://tilastokeskus.fi/til/vrm_en.html
9. The United Nations Statistics Division (2017) Principles and Recommendations for Population and Housing Censuses, Rev.3. Pieejams: https://unstats.un.org/unsd/demographic/sources/census/census3.htm
10. Vācijas iedzīvotāju statistika. Pieejams:
    https://www.destatis.de/EN/FactsFigures/SocietyState/Population/CurrentPopulation/CurrentPopulat ion.html Eiropas Savienības tiesību akti Dokumentā iekļautas tiesību normas, kas izriet no:
11. Eiropas Parlamenta un Padomes 2007. gada 11. jūlija Regulas (EK) Nr. 862/2007 par Kopienas statistiku attiecībā uz migrāciju un starptautisko aizsardzību. Pieejams: http://eur- lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELEX:32007R0862:LV:HTML
12. Eiropas Parlamenta un Padomes 2009. gada 11. marta Regulas (EK) Nr. 223/2009 par Eiropas statistiku un ar ko atceļ Eiropas Parlamenta un Padomes Regulu (EK, Euratom) Nr. 1101/2008 par tādas statistikas informācijas nosūtīšanu Eiropas Kopienu Statistikas bi rojam, uz kuru attiecas konfidencialitāte, Padomes Regulu (EK) Nr. 322/97 par Kopienas statistiku un Padomes Lēmumu 89/382/EEK, Euratom, ar ko nodibina Eiropas Kopienu Statistikas programmu komiteju. Pieejams: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/LV/TXT/PDF/?uri=CELEX:32009R0223&from=EN

35 13) Eiropas Parlamenta un Padomes 2013. gada 20. novembra Regulas (ES) Nr. 1260/2013 par Eiropas demogrāfijas statistiku. Pieejams:http://eur-lex.europa.eu/legal-content/LV/TXT/PDF/?uri=CELEX:32013R1260&from=EN 14) Komisijas Īstenošanas Regulas (ES) Nr. 205/2014 , ar ko attiecībā uz datu dalījumiem, termiņiem un datu pārskatīšanām paredz vienādus īstenošanas nosacījumus Eiropas Parlamenta un Padomes Regulai (ES) Nr. 1260/2013 par Eiropas demogrāfijas statistiku . Pieejams: http://eur-lex.europa.eu/legal- content/LV/TXT/PDF/?uri=CELEX:32014R0205&from=EN
15) Komisijas Īstenošanas regula (ES) 2017/543 (2017. gada 22. marts), ar ko attiecībā uz tematu un to dalījumu tehniskajām specifikācijām paredz noteikumus, kas vajadzīgi, lai piemērotu Eiropas Parlamenta un Padomes Regulu (EK) Nr. 763/2008 par iedzīvotāju un mājokļu skaitīšanu (Dokuments attiecas uz EEZ). Pieejams: https://publications.europa.eu/en/publication-detail/- /publication/3dcf9f49-0f95-11e7-8a35-01aa75ed71a1/language-lv
Latvijas Republikas tiesību akti 16) 20.06.2002. likums „ Dzīvesvietas deklarēšanas likums” („Latvijas Vēstnesis ”, 104 (2679), 10.07.2002., „Ziņotājs”, 16, 22.08.2002. ) [spēkā no 07.07.2003.] ar grozījumiem. Pieejams:
https://likumi.lv/doc.php?id=64328 17) 23.03.2000. likums „Fizisko personu datu apstrādes likums” („Latvijas Vēstnesis”, 132, (6218) 04.07.2018.) [spēkā no 05.07.2018.]. Pieejams: https://likumi.lv/ta/id/300099-fizisko-personu-datu- apstrades-likums
18) 04.06.2015. likums „Statistikas likums” ( „Latvijas Vēstnesis”, 118 (5436), 18.06.2015. ) [spēkā no 01.01.2016.] ar grozījumiem. Pieejams: https://likumi.lv/ta/id/274749-statistikas-likums 19) 29.11.2012. likums „Civilstāvokļa aktu reģistrācijas likums” („Latvijas Vēstnesis”, 197, 14.12.2012.) [spēkā no 01.01.2013.] ar grozījumiem. Pieejams: http://likumi.lv/doc.php?id=253442 20) 28.08.2018 Ministru kabineta noteikumi Nr. 555 „Veselības aprūpes pakalpojumu organizēšanas un samaksas kārtība” („Latvijas Vēstnesis”, 176 (6262), 05.09.2018.) [spēkā no 06.09.2018.] ar grozījumiem. Pieejams: https://likumi.lv/ta/id/301399
21) 21.03.2017. Ministru kabineta noteikumi Nr. 152 „Administratīvo teritoriju un teritoriālo vienību klasifikatora noteikumi” („Latvijas Vēstnesis”, 61, 23.03.2017.) [spēkā no 24.03.2017.]. Pieejams: https://likumi.lv/ta/id/289582-administrativo-teritoriju-un-teritorialo-vienibu-klasifikatora-noteikumi 22) 31.10.2002. likums „Imigrācijas likums” („Latvijas Vēstnesis ”, 169 (2744), 20.11.2002.) [spēkā no 01.05.2003.] ar grozījumiem. Pieejams: http://likumi.lv/doc.php?id=68522 23) 02.06.2015. Ministru kabineta rīkojums Nr. 280 „Par Pasākumu plānu 2021. gada tautas skaitīšanas sagatavošanai un organizēšanai” ( „Latvijas Vēstnesis”, 108 (5426), 04.06.2015.) ar grozījumiem . Pieejams: https://likumi.lv/ta/id/274448-par-pasakumu-planu-2021-gada-tautas-skaitisanas- sagatavosanai-un-organizesanai

36

1. pielikums: tabulas
2. tabula. Loģistiskās regresijas modeļa atkarīgie mainīgie un modeļa koeficientu novērtējumi Administratīvais reģistrs Mainīgo apraksts (novadi noteikti atbilstoši tam administratīvi teritoriālajam dalījumam, kāds bija spēkā līdz 2021. gada
3. jūlijam) B S.E Sig ExpB PMLP gada laikā mainījis dzīvesvietu 0.086 0.005 0.000 1.090 PMLP vīrietis 0.203 0.004 0.000 1.225 PMLP neprecējies -0.044 0.013 0.001 0.957 PMLP precējies -0.073 0.012 0.000 0.930 PMLP šķīries -0.184 0.008 0.000 0.832 PMLP dzimis Krievijā, Ukrainā vai Baltkrievijā -0.035 0.005 0.000 0.965 PMLP dzimis ES (izņemot LV) -0.093 0.003 0.000 0.911 PMLP igaunis -0.004 0.003 0.255 0.996 PMLP vācietis -0.041 0.003 0.000 0.960 PMLP krievs -0.043 0.004 0.000 0.958 PMLP ukrainis -0.022 0.003 0.000 0.978 PMLP polis -0.029 0.004 0.000 0.971 PMLP ebrejs -0.112 0.003 0.000 0.894 PMLP čigāns -0.016 0.002 0.000 0.984 PMLP tautība neizvēlēta/nezināma
   -0.020 0.004 0.000 0.981 PMLP dzīvo Kurzemē -0.033 0.007 0.000 0.967 PMLP dzīvo Pierīgas reģionā -0.027 0.005 0.000 0.973 PMLP dzīvo Rīgas reģionā -0.057 0.005 0.000 0.945 PMLP dzīvo Vidzemē -0.045 0.005 0.000 0.956 PMLP dzīvo Daugavpilī -0.052 0.004 0.000 0.949 PMLP dzīvo Jelgavā -0.041 0.004 0.000 0.960 PMLP dzīvo Liepājā -0.047 0.005 0.000 0.954 PMLP dzīvo Rēzeknē -0.038 0.004 0.000 0.963 PMLP dzīvo Valmierā -0.032 0.004 0.000 0.969 PMLP dzīvo Ventspilī -0.037 0.004 0.000 0.963 PMLP dzīvo Tukuma novadā -0.017 0.004 0.000 0.983 PMLP dzīvo Talsu novadā -0.018 0.004 0.000 0.982 PMLP dzīvo Strenču novadā -0.013 0.003 0.000 0.988 PMLP dzīvo Ropažu novadā 0.012 0.004 0.002 1.012 PMLP dzīvo Ogres novadā -0.014 0.004 0.000 0.986 PMLP dzīvo Neretas novadā 0.025 0.004 0.000 1.025