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Der demographische Wandel in der Türkei

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Auszug

Der Geburtenrückgang in der Türkei findet als ein Teilprozess eines umfassenden demographischen Umbruchs statt, der in dieser Form kein Einzelphänomen darstellt, sondern weltweit bereits vielfach beobachtet und unter dem Konzept des demographischen Übergangs thematisiert wurde. Dieses Konzept beschreibt den Wechsel zwischen zwei quantitativ recht stabilen Bevölkerungszuständen, in dessen Verlauf anfänglich hohe (Säuglings-) Sterbe- und Geburtenraten dramatisch absinken, um sich auf einem geringen Niveau einzupendeln, das langfristig ein konstantes Bevölkerungsvolumen sichert. Idealtypisch nehmen die Geburten erst mit einem gewissen Zeitverzug nach dem Einsetzen der rückläufigen Sterblichkeitsrate ab. Abgesehen von Variationen in der Dauer des Übergangs sowie dem Ausmaß der Kluft, die die ungleiche Entwicklung beider demographischer Parameter zwischenzeitlich entstehen lässt, sind viele der heutigen westlichen Industrienationen diesem Verlauf gefolgt. Es scheint, als ob nach und nach auch die derzeitigen Schwellen- und Entwicklungsländer in diesen Prozess eintreten.

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Literatur

  1. 3.
    Ferner mahnt Schwarz (1991) bei der Interpretation der üblicherweise zur Beschreibung herangezogenen rohen Geburten-und Sterbeziffern zur Vorsicht: Da diese Raten sehr stark von der Altersstruktur der Bevölkerung abhängig sind, können Entwicklungen nicht ohne weiteres als Ausdruck von Verhaltensänderungen gewertet werden. Unter anderem mit Verweis auf das Gesetz der demographischen Trägheit formuliert er, „dass es — wegen der Länge des menschlichen Lebens — viele Jahre dauert, bis sich Veränderungen der Geburtenhäufigkeit und Sterblichkeit im Altersaufbau und in den Wachstumsraten einer Bevölkerung so niedergeschlagen haben, wie es dem „wahren Niveau“ entspricht“ (ebd. 1991: 3).Google Scholar
  2. 8.
    Zwar wurden bisher mindestens zwei Modelle erarbeitet, die die Vorteile des generalisierten loglogistischen Modells beibehalten und gleichzeitig eine von Null verschiedene endgültige Überlebenswahrscheinlichkeit berücksichtigen (Brüderl & Diekmann 1995; Huinink & Henz 1993). Es wird an dieser Stelle jedoch keine substantielle Veränderung bzw. Verbesserung der Schätzungen durch die Anwendung dieser Alternativmodelle erwartet, zumal Brüderl & Diekmann (1995: 166) festhalten: „If there are not many „immune’ cases in the population, it should be no problem for the generalized log-logistic model to produce a survivor function, which is far away from zero over the range of the observed durations“. Darüber hinaus sind diese Modelle bisher nur vereinzelt programmiert.Google Scholar
  3. 11.
    Insgesamt ist die grundsätzlich starke Korrelation beider Effekte zu bedenken: „The interplay of intensity and timing effects can be complex“ (Brüderl & Diekmann 1995: 165). Deshalb empfiehlt es sich zunächst beide Parameter einzeln zu schätzen, was für alle Analysen der Tabelle 4 vorab getan wurde. Da sich die Ergebnisse der späteren simultanen Modelle, abgesehen von leichten Variationen hinsichtlich der Effektstärke, weitgehend mit denen der separaten Modelle decken und auch keine Schätzprobleme aufgetreten sind, werden die Befunde als relativ zuverlässig angenommen.Google Scholar

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