Autor: Tomasz Michalski

Duży zniekształcający wpływ na obraz skali zjawiska narkomanii mają długookresowa emigracja zarobkowa, depopulacja i suburbanizacja.

Wstęp

W podręcznikach szkolnych powszechnie uczy się o pierwszej teorii przejścia demograficznego, która opisuje przyrost liczby ludności, będący skutkiem dramatycznego spadku umieralności, wraz z towarzyszącym mu opóźnionym w czasie spadkiem urodzeń (por. Cieśla, 1992; Holzer, 2003). O wiele rzadziej wspomina się o drugiej teorii przejścia demograficznego. Opisuje ona proces transformacji demograficznej skutkujący postępującym starzeniem się ludności i niejednokrotnie zmniejszaniem jej liczby. Proces ten jest pochodną niskiego poziomu urodzeń żywych, częstokroć nie gwarantującego zastępowalności pokoleń (tzn. liczba urodzeń żywych jest niższa niż liczba zgonów, w rezultacie liczba urodzonych dzieci nie jest w stanie zastąpić umierających rodziców). Ważnym jej elementem jest także opóźnianie prokreacji i zawierania małżeństw oraz rozwój nietradycyjnych form związków osób dorosłych, czemu towarzyszy wzrost liczby tzw. urodzeń pozamałżeńskich. Istotnym procesem jest również wydłużanie trwania życia, będące pochodną postępów w medycynie (por. Kotowska, 1999; Pruszyński, Putz, 2016).

Wśród rozlicznych skutków zarówno o charakterze społecznym, demograficznym, jak i ekonomicznym – opisany proces wywiera także wpływ na zmiany natężenia zjawisk związanych z narkomanią. W artykule zajmiemy się wpływem starzenia się społeczeństwa na szacowany rozmiar natężenia uzależnienia od hipotetycznej substancji psychoaktywnej x.

Zmiany demograficzne w Polsce

Proces opisywany przez powyższą teorię zachodzi także już w Polsce (Pruszyński, Putz, 2016; Ulatowski, 2014). Podstawowe informacje na jego temat zawarto w tabeli 1.

Rok	Współczynnik dzietności	Liczba urodzeń żywych w tys.	Liczba zgonów w tys.	Odsetek ludności w wieku < 15 lat	Odsetek ludności w wieku ≥ 65 lat
1950	3,705	763,1	288,7	29,5	5,3
1955	3,605	793,8	261,6	31,2	5,5
1960	2,980	669,5	224,2	33,5	5,9
1965	2,520	547,4	233,4	30,6	7,0
1970	2,200	547,8	268,6	26,5	8,4
1975	2,270	646,4	299,5	23,9	9,7
1980	2,276	645,8	353,2	24,4	10,0
1985	2,329	680,1	384,0	25,6	9,4
1990	2,039	547,1	390,3	24,9	10,2
1995	1,611	433,1	386,1	22,5	11,2
2000	1,337	378,3	368,0	19,1	12,4
2005	1,243	364,4	368,3	16,2	13,3
2010	1,376	413,3	378,5	15,2	13,5
2015	1,289	369,3	394,9	15,0	15,8
2018	1,435	388,2	414,2	15,3	17,5

Współczynnik dzietności informuje nas o liczbie dzieci, które urodziłaby przeciętnie kobieta w ciągu całego swego okresu rozrodczego (przyjmuje się, że jest to wiek 15-49 lat) przy założeniu, że rodziłaby z intensywnością obserwowaną w badanym roku (por. Hinde, 2009). Przyjmuje się, że jego wartość nieco ponad 2 gwarantuje prostą zastępowalność pokoleń, czyli że liczba rodzących się dzieci zapewni w przyszłości zastąpienie osób umierających. Jak widzimy, w Polsce ta prosta zastępowalność pokoleń zanikła tuż po rozpoczęciu procesu transformacji ustrojowej. Widać także powolne zrównywanie się liczby zgonów z liczbą urodzeń żywych, tak że w ostatnich latach występuje nawet nadwyżka tych pierwszych. To skutkuje spadkiem liczby ludności.

Tym, co nas najbardziej interesuje z punktu widzenia niniejszego artykułu, jest starzenie się społeczeństwa. Patrząc na tabelę 1., widzimy systematyczny spadek odsetka osób młodych, przy jednoczesnym wzroście odsetka osób w wieku podeszłym, a około 2015 roku nastąpiło zrównanie ich udziałów procentowych. Skutkuje to między innymi koniecznością przywiązywania coraz większego znaczenia do osób w podeszłym wieku oraz pełnieniem przez te osoby nowych ról w społeczeństwie (por. Grzelak-Kostulska, 2016; Czekanowski, 2012).

Dla osób zajmujących się monitorowaniem procesów związanych z narkomanią najważniejsze jest różne nasilenie uzależnienia od substancji psychoaktywnych wśród różnych grup wiekowych. Wśród osób najmłodszych i starych graniczy ono z poziomem zerowym, małe do średniego jest wśród osób będących w wieku produkcyjnym niemobilnym, a największe wśród młodzieży oraz osób w wieku produkcyjnym mobilnym. Stąd zmiany struktury wieku będą powodowały także zmiany struktury natężenia różnych zjawisk związanych z narkomanią – nawet jeśli inne czynniki wpływające na rozmiar narkomanii nie ulegną zmianom.

Wpływ starzenia się ludności – hipotetyczny przykład dla Zabrza

Przedstawiona poniżej analiza została oparta na hipotetycznej liczbie osób uzależnionych od substancji psychoaktywnej x – i w żaden sposób nie odzwierciedla stanu faktycznego. Natomiast populacja wzięta do obliczeń jest jak najbardziej rzeczywista i są nią osoby oficjalnie zamieszkujące Zabrze. Pierwszym etapem było wyznaczenie hipotetycznego natężenia zażywania narkotyku x wśród mieszkańców tego miasta w podziale na kohorty, co przedstawiono w tabeli 2. Założono, że przez cały okres objęty analizą (tj. lata 2000–2018), nie uległo ono zmianom.

0-9 lat	10-14 lat	15-19 lat	20-24 lata	25-29 lat	30-34 lata	35-39 lat	40-44 lata	45-49 lat	50-54 lata	55-59 lat	60-64 lata	≥ 65 lat
0,00	1,61	15,87	57,96	80,73	31,51	18,86	9,89	5,52	3,68	2,76	1,61	0,00

Drugim etapem było obliczenie (na podstawie danych zaczerpniętych z Banku Danych Lokalnych GUS) liczebności wyodrębnionych kohort w Zabrzu; osobno dla każdego roku z okresu 2000–2018. Trzecim etapem było obliczenie hipotetycznej liczby osób uzależnionych od substancji psychoaktywnej x oraz tej samej liczby osób w przeliczeniu na 10 tys. mieszkańców miasta. Wyniki przedstawiono na rycinie 1.

Z analizy ryc. 1. wynika, że zmiany struktury wieku ludności (wraz z towarzyszącym im spadkiem liczby ludności) powodują zmiany w ostatecznej ocenie rozprzestrzenienia się narkomanii. Patrząc na tę rycinę, dostrzegamy, że począwszy od 2003 roku, kiedy to osiągnięto wartość maksymalną 342 osób uzależnionych, widzimy ciągły spadek liczby osób uzależnionych, tak że w 2018 roku są to 254 osoby. Należy mieć na uwadze, że na te zmiany ma wpływ zarówno starzenie się ludności Zabrza, jak również postępujące zmniejszanie się liczby jego mieszkańców.

Natomiast w przypadku zmian w natężeniu liczby osób uzależnionych na 10 tys. mieszkańców wpływ na wielkość rozprzestrzenienia się narkotyku x mają już tylko zmiany w strukturze wieku. I tak największy poziom badanego natężenia jest w latach 2006–2008 (prawie 17,9 osoby uzależnionej na 10 tys. mieszkańców). W kolejnych latach postępujący szybko proces starzenia się populacji zamieszkującej Zabrze skutkuje zmniejszaniem się badanego natężenia, i w 2018 roku osiąga ono poziom 14,7 uzależnionych na 10 tys. mieszkańców.

Wnioski końcowe

Z przeprowadzonej analizy wynika, że proces starzenia się ludności oraz depopulacja powodują, że porównywanie w czasie bezwzględnych liczb opisujących rozprzestrzenienie się narkomanii prowadzi do złudnego przekonania o zmniejszaniu się szkodliwego wpływu narkotyków. Podawanie wartości względnych (chodzi o przeliczenie np. na 10 tys. mieszkańców), chociaż mniej fałszujące rzeczywisty obraz – także prowadzi do przekłamania, rodząc przekonanie o osłabianiu negatywnego wpływu narkomanii.

Jak bowiem wykazano w powyższym przykładzie – zmniejszanie rozprzestrzenienia się narkomanii może być jedynie skutkiem starzenia się ludności, a nie faktycznego zmniejszania się natężenia zażywania narkotyków w poszczególnych kohortach ludności.

Przedstawiony zniekształcający wpływ starzenia ludności na ocenę rozprzestrzenienia się narkomanii – nie jest jedynym z obecnie zachodzących procesów demograficznych, który należy brać pod uwagę przy porównaniach czasowych rozprzestrzenienia się narkomanii. Duży zniekształcający wpływ mają także długookresowa emigracja zarobkowa¹ (Okólski, 2018), wspomniana już depopulacja (Rozkrut i in., 2018) czy suburbanizacja (Pawlak, 2016).

Bibliografia dostępna w redakcji.

Celem niniejszego artykułu jest pokazanie, jak zniekształcający wpływ na wielkość natężenia zjawisk związanych z narkomanią ma długookresowa emigracja.

Wstęp

Aby pokazać natężenie procesów związanych z narkomanią, jak umieralność, przestępczość (stwierdzona), problemowe zażywanie narkotyków itd. – wartości bezwzględne są przeliczane na oficjalną liczbę mieszkańców. Niestety, w polskich realiach powoduje to zaniżanie tak wyliczonego natężenia z powodu zachodzących w naszym kraju procesów demograficznych (por. Cierniak-Piotrowska i in., 2019), przede wszystkim wysokiej emigracji długookresowej (Okólski, 2018), depopulacji (Rozkrut i in., 2018), starzenia się ludności (Pruszyński, Putz, 2016) czy suburbanizacji (Pawlak, 2016) – może to prowadzić do błędnych wniosków, zwłaszcza przy analizach o charakterze czasowym.

Rozmiar długookresowej emigracji Polski

W Polsce po II wojnie światowej, pomijając nieliczne wyjątki – odnotowujemy przewagę emigracji nad imigracją. Proces ten bardzo wyraźnie przybrał na sile po przyjęciu naszego kraju do Unii Europejskiej. Główny Urząd Statystyczny (GUS) oszacował, że pod koniec 2016 roku ponad 2,5 mln obywateli Polski przebywało poza granicami kraju ponad 3 miesiące (Informacja…, 2018), co przekłada się na 6,5% populacji. Przy czym proces ten jest strukturalnie i geograficznie zróżnicowany.

Różnice w podziale na płeć były nieznaczne, gdyż było to 6,4% kobiet oraz 6,7% mężczyzn. Znaczne są za to różnice wiekowe. Większe odsetki odnotowano w przypadku ludności w wieku produkcyjnym mobilnym. Najwięcej, bo aż 12,2% było w kohorcie 30-34 lata, na kolejnych miejscach były kohorty 35-39 lat (11,6%) i 25-29 lat (6,5%). Najniższy wskaźnik zanotowano u osób w wieku 60 i więcej lat (poniżej 4%) (Informacja…, 2018).

W ujęciu przestrzennym na koniec 2016 roku powyżej 3 miesięcy poza granicami kraju przebywało 5,6% mieszkańców obszarów wiejskich i nieco więcej, bo 7,2% miast. W ujęciu geograficznym, przy średniej krajowej wynoszącej 6,5% populacji – najmniejszy odsetek emigrantów wyjechał z województwa mazowieckiego (zaledwie 3,3%), a największy z opolskiego (aż 14,2%).

Zniekształcający wpływ migracji – przykład wybranych miast

Przedstawiona poniżej analiza została oparta na hipotetycznej liczbie osób uzależnionych od substancji psychoaktywnych i w żaden sposób nie odzwierciedla to stanu faktycznego. Najnowsze dane GUS na temat emigracji długookresowej podane z dokładnością do województw (w podziale na miasto/wieś) oraz dane ogólnopolskie w podziale na 5-letnie kohorty są dostępne dla 2016 roku – i dla tych danych przeprowadzono symulację.

Analiza objęła ludność w kohorcie 15-39 lat, jako subpopulację najbardziej zagrożoną narkomanią, i dotyczy trzech wybranych miast na prawach powiatów: Opola (jako przykład miasta z województwa o bardzo wysokiej emigracji długookresowej), Włocławka (z województwa o poziomie emigracji długookresowej zbliżonym do ogólnopolskiego) oraz Konina (z województwa o niskim poziomie tejże emigracji). Analiza obejmuje dwa stany ludności. Pierwszy to liczba ludności faktycznie zamieszkującej według Głównego Urzędu Statystycznego dane miasto. Drugi stan zawiera symulację – ile tej ludności może być, jeśli uwzględnimy szacowaną przez GUS wielkość emigracji długookresowej. W tym przypadku oficjalnie podawaną przez GUS liczbę mieszkańców zmniejszono o oszacowaną liczbę emigrantów długookresowych. Ponieważ dane są podawane z dokładnością do województw – posłużono się uogólnieniami. Po pierwsze założono, że natężenie szacowanej zagranicznej długoterminowej emigracji w danym województwie jest takie samo we wszystkich miastach. Po drugie przyjęto, że natężenie szacowanej zagranicznej długookresowej emigracji w zależności od wieku jest wszędzie zgodne z danymi ogólnopolskimi. W rezultacie dla poszczególnych miast natężenie szacowanej emigracji dla poszczególnych kohort zmniejszano lub zwiększano proporcjonalnie do wartości średniej dla ludności miejskiej danego województwa w relacji do ludności miejskiej całego kraju.

Zanim zostaną omówione wyniki, należy podkreślić, że uzyskane szacunki mogą być wykorzystane tylko w celach poglądowych. W żadnym przypadku nie należy ich odnosić do faktycznej sytuacji w objętych analizą miastach. Aby można było to zrobić, należy poczekać na wyniki Narodowego Spisu Powszechnego lub władze danej jednostki samorządu terytorialnego powinny metodami bezpośrednimi oszacować liczbę faktycznie zamieszkałych osób na swoim terenie.

	Liczba oficjalna	Liczba szacowana	Różnica
Opole	38 712	32 621	-6091
Włocławek	36 127	32 608	-3519
Konin	24 631	22 943	-1688

Z wyników przedstawionych w tabeli 1. wynika, że szacowna liczba ludności w wieku 15-39 lat w Opolu stanowiła w 2016 roku zaledwie 84,3% liczby oficjalnej, w przypadku Włocławka było to 90,3%, a dla Konina – 93,1%.

Jakie są widoczne w ekspertyzach potencjalne skutki brania do oceny natężenia różnych procesów związanych z narkomanią obu liczb ludności? Załóżmy, że hipotetyczna liczba obywateli miasta w wieku 15-39 lat w 2016 roku uzależnionych od narkotyku x wynosiła w Opolu 58 osób, we Włocławku 54, a w Koninie 37. Na ryc. 1. przedstawiono wyniki obliczeń dla podanej oficjalnie przez GUS i oszacowanej liczby obywateli tych trzech miast.

Najpierw popatrzmy na wyniki, w których wzięto do obliczeń podawaną oficjalnie przez GUS liczbę ludności. W tym przypadku hipotetyczne natężenie narkomanii z powodu substancji psychoaktywnej x w kohorcie 15-39 lat we wszystkich tych miastach wynosiło około 15 osób na 10 tys. ludności. Natomiast jeśli weźmiemy pod uwagę szacowaną liczbę ludności (czyli po uwzględnieniu emigracji długookresowej), to natężenie wzrasta do 17,8 w Opolu, 16,6 we Włocławku oraz 16,1 w Kaliszu. Tak więc różnica występuje w każdej sytuacji. Gdybyśmy przeprowadzili takie szacunki w ujęciu czasowym, to mogłoby nawet okazać się, że wyznaczamy nieprawidłowe trendy.

Wnioski końcowe

Prezentując i analizując natężenie różnych procesów związanych z narkomanią w przeliczeniu na liczbę ludności, należy mieć na uwadze przedstawione powyżej zniekształcenie. Jednocześnie należy zaznaczyć, że zaproponowana metoda szacowania nie nadaje się do stosowania w praktyce, gdyż przyjęto w niej zbyt ogólnikowe założenia. W sytuacji, gdyby jakiś samorząd chciał poznać realnie występujący poziom natężenia tychże zjawisk – powinien najpierw własnymi środkami dokonać oszacowania ludności faktycznie zamieszkującej na jego terenie (albo poczekać na kolejny Narodowy Spis Powszechny).

Jak wspomniano na początku, także inne procesy wpływają zniekształcająco na wyliczenia natężenia procesów związanych z narkomanią. Oprócz procesów demograficznych, są to jeszcze chociażby efekt gapowicza czy niedopełnianie obowiązku meldunkowego przez migrantów.