18
- attēls. Novērtētās nosacītās varbūtības 𝜽𝒋,𝟏|𝟎 𝑴𝑳𝑬 un 𝜽𝒋,𝟏|𝟏 𝑴𝑳𝑬 atkarībā no administratīvā reģistra (PMLP, VID, NVD, IZM)
19
20 2. tabula. SoL-logit modelī iekļautie regresori atkarībā no dzimuma un vecuma grupas (+ iekļauts, - nav iekļauts) Regresors konstan te + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + vecums
kolekt
xcob_eu + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xcob_lv a + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xcob_ru s + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xctz_ar zp + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xctz_lva n + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xctz_lva p + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xedu_0
xedu_1
xedu_2
xedu_3
xedu_4
xedu_5
xedu_67
xedu_8
xfst_1
xfst_2
xfst_3
xnat_1 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_13 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_17 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_2 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
21 xnat_21 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_21 1 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_3 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_45 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_68 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_8 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xnat_na + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 01000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 02000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 03000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 04000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 05000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 06000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 07000 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 31010 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 40010 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_00 54010 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_K4 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_K5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_L4 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_L5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_R4 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_R5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_V4 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_V5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
22 xter_Z4 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + xter_Z5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
4.3.
Iedzīvotāju skaita un starptautiskās ilgtermiņa migrācijas
novērtējums
Iedzīvotāju statistikas sagatavošanai katrai personai rāmī tiek definēti vairāki mainīgie (sk.
3. tabulu), kas tālāk tiek izmantoti iedzīvotāju skaita un migrācijas novērtēšanai.
Pastāvīgo iedzīvotāju skaits Latvijā kopā, kā arī jebkurā citā patvaļīgā populācijas domēnā
(dzimuma, vecuma, novadu utt. domēnos) tiek aprēķināts, saskaitot SoL-logit modeļa
klasifikatora vērtības ci visām personām rāmī, kas ir klasificētas kā pastāvīgs Latvijas
iedzīvotājs gada sākumā. Šādā veidā tiek panākta saskaņotība starp visām publicējamajām
demogrāfiskās statistikas tabulām, jo tās tiek izrēķinātas no klasifikatora vērtībām, kas
aprēķinātas, katrai personai rāmī.
Migrācijas novērtējuma iegūšanai tiek izmantots SoL-logit modeļa klasifikators par diviem
gadiem – gan kārtējā gada, gan iepriekšējā gada klasifikators, kā arī dzimušo un mirušo
personu datu kopas par iepriekšējo gadu. Tādā veidā personas statuss būt emigrantam vai
imigrantam iepriekšējā gada laikā veidojas, salīdzinot personas klasifikatora vērtības starp
diviem gadiem, papildus ņemot vērā mirstības un dzimstības statusus. Piemēram, lai
novērtētu ilgtermiņa starptautisko migrāciju 2024. gadā nepieciešams gan klasifikators par
2025. gadu, gan 2024. gadu, kā arī mirušo un dzimušo personu saraksts 2024. gada laikā.
3. tabula. Mainīgie iedzīvotāju statistikas aprēķiniem
Mainīgais
Nosaukums
Vērtība Apraksts
Ri
Reģistrācijas statuss
gada sākumā un beigās
11
Persona 𝑖 ir reģistrēta kā pastāvīgais
iedzīvotājs gada sākumā, gan beigās
10
Persona 𝑖 ir reģistrēta kā pastāvīgais
iedzīvotājs tikai gada sākumā
01
Persona 𝑖 ir reģistrēta kā pastāvīgais
iedzīvotājs tikai gada beigās
23 00 Persona 𝑖 nav reģistrēta kā pastāvīgais iedzīvotājs ne gada sākumā, ne beigās ci Klasifikācijas statuss gada sākumā 1 Persona 𝑖 ir klasificēta kā pastāvīgais iedzīvotājs gada sākumā 0 Persona 𝑖 nav klasificēta kā pastāvīgais iedzīvotājs gada sākumā Ci Klasifikācijas statuss gada sākumā un beigās 11 Persona 𝑖 ir klasificēta kā pastāvīgais iedzīvotājs gan gada sākumā, gan beigās 10 Persona 𝑖 ir klasificēta kā pastāvīgais iedzīvotājs tikai gada sākumā 01 Persona 𝑖 ir klasificēta kā pastāvīgais iedzīvotājs tikai gada beigās 00 Persona 𝑖 nav klasificēta kā pastāvīgais iedzīvotājs ne gada sākumā, ne beigās MIi Miršanas pazīme 1 Persona ir mirusi attiecīgā gada laikā 0 Persona nav mirusi attiecīgā gada laikā DZi Dzimšanas pazīme 1 Persona ir dzimusi attiecīgā gada laikā 0 Persona nav dzimusi attiecīgā gada laikā di Binārais mainīgais, kas raksturo personas piederību domēnam 1 Persona pieder domēnam 0 Persona nepieder domēnam
24
Reģistrēto emigrantu skaitu (kopā un domēnā 𝑑) aprēķina 𝑅𝐸𝑀 = ∑ 1 𝑅𝑖=10 & 𝐶𝑖=10 & 𝑀𝐼𝑖=0 , (7) 𝑅𝐸𝑀𝑑 = ∑ 𝑑𝑖 𝑅𝑖=10 & 𝐶𝑖=10 & 𝑀𝐼𝑖=0 . (8)
Reģistrēto imigrantu skaitu (kopā un domēnā 𝑑) aprēķina
𝑅𝐼𝑀 = ∑ 1
𝑅𝑖=01 & 𝐶𝑖=01 & 𝐷𝑍𝑖=0
, (9)
𝑅𝐼𝑀𝑑 = ∑ 𝑑𝑖
𝑅𝑖=01 & 𝐶𝑖=01 & 𝐷𝑍𝑖=0
. (10)
Nereģistrēto emigrantu skaitu (kopā un domēnā 𝑑) aprēķina
𝑁𝐸𝑀 = ∑ 1
𝑅𝑖=11 & 𝐶𝑖=10
, (11)
𝑁𝐸𝑀𝑑 = ∑ 𝑑𝑖
𝑅𝑖=11 & 𝐶𝑖=10
. (12)
Nereģistrēto imigrantu skaitu (kopā un domēnā 𝑑) aprēķina
𝑁𝐼𝑀 = ∑ 1
𝑅𝑖=11 & 𝐶𝑖=01
, (13)
𝑁𝐼𝑀𝑑 = ∑ 𝑑𝑖
𝑅𝑖=11 & 𝐶𝑖=01
. (14)
Lai sagatavotu datus par ilgtermiņa starptautisko migrāciju:
• personas ar 𝐶𝑖 = 01 tiek ieskaitītas imigrācijā;
• personas ar 𝐶𝑖 = 10 tiek ieskaitītas emigrācijā;
• 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.
25
Tālāk (sk. 2. attēlu) dots shematisks attēlojums personu klasifikācijai atkarībā no
iepriekš definēto mainīgo vērtībām.
- attēls. Iedzīvotāju klasifikācijas shēma
26 Pielikums SoL-logit (salīdzinājums ar loģistiskās regresijas rezultātiem) 3. attēls. Pastāvīgo iedzīvotāju skaits (atšķirības) pēc dzimuma un vecuma (01.01.2024.)
27 4. attēls. Pastāvīgo iedzīvotāju skaits (atšķirības) pēc dzimuma un vecuma (01.01.2023.)
28 5. attēls. Iedzīvotāju starptautiskā ilgtermiņa emigrācija (atšķirības) vecuma grupās (2023)
29 6. attēls. Iedzīvotāju starptautiskā ilgtermiņa imigrācija (atšķirības) vecuma grupās (2023)
30 7. attēls. Novērtētā iedzīvotāju skaita atšķirības pašvaldībās (2024)
31 8. attēls. Relatīvās diferences (%) pašvaldībās (2024)
32
4.4. Reģistrētās dzīvesvietas noteikšana
Līdz 202 0. gadam v isām iedzīvotāju novērtējumā iekļautajām personām tika noteikta gan faktiskā, gan
reģistrētā dzīvesvieta, bet no 2020. gada tiek noteikta tikai reģistrētā dzīvesvieta.
Faktiskās dzīvesvietas noteikšanas pamatā bija 2011. gada tautas skaitīšanas brīdī fiksētās faktiskās
dzīvesvietas un PMLP Fizisko personu reģistrā izdarīto izmaiņu izmantošana. Tomēr , attālinoties no
2011. gada, faktisko dzīvesvietu kļ uva arvien grūtāk noteikt, jo personas Fizisko personu reģistrā deklarēto
dzīvesvietu maina, ne tikai pārceļoties uz citu dzīvesvietu, bet arī citu mērķu vadītas. Piemēram, lai nebūtu
jāmaksā paaugstināta nekustamā īpašuma nodokļa likme, īpašumā tiek deklarēta persona, kura t ur faktiski
nedzīvo, vai, lai nodrošinātu bērnam vietu pirmsskolas iestādē, bērna dzīvesvieta tiek deklarēta izvēlētās
iestādes administratīvajā teritorijā. Bieži, emigrējot uz ārvalstīm, netiek mainīta deklarētā dzīvesvieta, vai tas
tiek darīts ar vairāku gadu nobīdi. Tāpēc 2021. gada tautas skaitīšanā , ka s tika realizēta tikai no
administratīvajiem reģistriem (19) tika ņemta vērā tikai reģistrētā dzīvesvieta un tika pieņemts lēmums
faktisko dzīvesvietu vairs nenoteikt.
Reģistrētās dzīvesvietas noteikšanā ir vairāki posmi:
• sākotnējā adresācijas objekta koda noteikšana,
• personu sadalījums ģimenēs, izmantojot ģimenes struktūras algoritmu,
• adresācijas objektu kodu koriģēšana, nomainot adresācijas objekta kodu sievietei, kura dzīvo
atsevišķi, uz tā mājokļa adresācijas objekta kodu, kurā dzīvo viņas vīrs kopā ar 0–15 gadus veciem
kopīgiem bērniem. Tas tiek darīts, jo , izvērtējot 2011. gada tautas skaitīšanā fiksēto ģimeņu
struktūru, secināts, ka šāda korekcija precīzāk atspoguļo faktisko situāciju.
Sākotnējo adresācijas objekta kodu nosaka, izmantojot adresācijas objektu kodus, kurus pievieno no
Fizisko personu reģistra janvāra datu faila . Personām, kurām šādā veidā nav iespējams piekārtot
adresācijas objektu kodus, tos kopā ar datumu pievieno no iepriekšējā gada decembra un novembra
Fizisko personu reģistra ikmēneša datu faila un kārtējā gada februāra un marta Fizisko personu reģistra
ikmēneša datu faila, pārbaudot, vai adresācijas objekta kods neatbilst institucionālā mājokļa adresācijas
objekta kodam. Tādus kodus nepievieno, lai nerastos datumu nesakritība un institucionālajos mājokļos
būtu iekļautas tikai personas, kuras tajos dzīvoja 1. janvārī.
Personām, kurām nav adresācijas objekta kodu, pievieno rad inieku adresācijas objektu kodus šādā secībā –
laulātā, mātes, tēva, bērna (jaunākais bērns, kuram ir adresācijas objekta kods), t.i., ja personai nav laulātā, tad
pievieno mātes adresācijas objekta kodu utt. Radinieku kodus pievieno neatkarīgi no personas sākotnējā
ATVK koda un tā, vai rad inieks ir iekļuvis konkrētā gada Latvijas iedzīvotāju skaita novērtējumā, izņemot
atsevišķus gadījumus, kad bērna adrese netiek mainīta uz mātes vai tēva adresi (sk. skaidrojumu turpmāk
tekstā).
Nevienai personai nemaina adresācijas objekta kodu uz institucionālā mājokļa kodu, t.i., nepievieno radinieka
adresācijas objekta kodu, ja radiniekam tas ir institucionālais mājoklis.
33
Bērniem līdz 15 gadu vecumam (izņemot tos, kuri dzīvo institucionālajos mājokļos) pārbauda, vai viņa mājoklī
deklarēts arī kāds no vecākiem. Ja kāds bērns deklarēts bez neviena no vecākiem, tad bērna adresācijas objekta
kodu maina uz viņa mātes adresācijas objekta kodu (ja mātei nav adresācijas objekta koda, tad tēva). Bērna
adresi nomaina uz vecāku mājok ļa adresi arī tad, ja viņš mājoklī deklarēts kopā ar kādu citu pieaugušo ,
piemēram, vecmāmiņu, jo atbilstoši ANO Tautas skaitīšanas rekomendācijām (6), ģimeni (ģimenes kodolu)
veido divu paaudžu ģimenes locekļi (bērni un vecāki). Bērna adresācijas kodu nemaina uz vecāka adresācijas
kodu, ja pēc iedzīvotāju skaita novērtējuma metodes konstatēts, ka kāds no vecākiem dzīvo ārpus Latvijas. Tā
kā šī pieeja pilnībā neļauj izskaust to gadījumu skaitu, kad bērns ir vienīgais mājokļa iemītnieks, k opš 2021.
gada situācijās, kad neviens no 0 –15 gadus veca bērna vecākiem nedzīvo Latvijā, bet bērns nedzīvo
institucionālajā mājoklī, tiek pieņemts, ka visticamāk viņš dzīvo pie kāda no vecvecākiem, un viņa adresācijas
objekta kodu nomaina uz kādu no vecvecāku adresācijas kodiem.
Reģistrētās dzīvesvietas noteikšanas otrajā posmā , izmantojot ģimenes kodola analīzes algoritmu, personas,
kas dzīvo privātajos mājokļos, tiek sadalītas ģimenēs. Pēc iedalīšanas ģimenēs tiek koriģētas atsevišķu personu
dzīvesvietas, nomainot adresācijas objekta kodu sievietei, kura dzīvo atsevišķi, uz tā mājokļa adresācijas
objekta kodu, kurā dzīvo viņas vīrs kopā ar 0–15 gadus veciem kopīgiem bērniem.
Šādi koriģētai datubāzei pievieno personas, kuru adreses kodi neatbilst tautas skaitīšanas metodoloģijā
definētajai iedzīvotāju grupai “ģimenes” , t.i., institucionālajos mājokļos dzīvojošas personas ; personas, kas
dzīvo dzīvokļos nesadalītās mājās; kā arī vientuļas (nav laulātā, vecāku un bērnu) personas bez adreses koda,
kuru dzīvesvieta ir zināma tikai novada līmenī. Atbilstoši aktualizētajai adresācijas objektu kodu - ATVK
pārejas tabulai nosaka katras personas reģistrēto dzīvesvietu pagasta, pilsētas un novada līmenī gan atbilstoši
tam administratīvi teritoriālajam dalījumam, kāds bija spēkā līdz 2021. gada 1. jūlijam, gan pēc administratīvi
teritoriālās reformas.
Precizē dzīvesvietas adresācijas objekta kodus personām, kuru kodi atbilstoši Valsts zemes dienesta
informācijai neatbilst reālai dzīvesvietai, nomainot tos uz radu vai cita piemērota mājokļa kodu.
- 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 popu lācijas apakškopai, piemēram, vīriešiem, sievietēm vai personām noteiktā vecumā. Analizējot pārpratummatricas, ir jāņem vērā šādas piezīmes: 34 • 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). - 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 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
35 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 (%) Loģistiskās regresijas metode Datu avots iedzīvotāju skaita novērtējuma gads 01.01.
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 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
SOPA (2023)
2,37 2,63 SOPA (2023), neieskaitot Ukrainas bēgļus
1,99 EHSIS (2012) 0,49 0,93
DSA (2011) 1,15
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
DSA (2023)
2,75 2,55 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