2. Model PEARL

In de PBL/CBS regionale prognose wordt gebruikgemaakt van het model Projecting population Events At the Regional Level (PEARL), dat is beschreven in onder meer De Jong et al. (2005) en De Jong et al. (2007). In essentie is dit model een cohort-componentenmodel. Een dergelijk model gaat uit van de stand van de bevolking op 1 januari en voorspelt hoe de bevolking in de loop van het jaar van omvang en samenstelling verandert als gevolg van de verschillende componenten van bevolkingsontwikkeling: geboorte en immigratie leiden tot meer mensen, sterfte en emigratie tot minder mensen. Met de omvang van elk van de componenten in een jaar is daarmee de stand van de bevolking op1 januari van het volgend jaar bekend. Voor het daarop volgende jaar wordt dezelfde methodiek opnieuw toegepast. Dit wordt gedaan voor alle jaren van de prognosehorizon.Ook voor de prognose van de landelijke bevolking gebruikt het CBS een dergelijk model.

Als input voor de prognose van de bevolking naar geslacht en leeftijd gebruikt het model PEARL per component voor mannen en vrouwen op elke leeftijd de kans dat zij een gebeurtenis, bijvoorbeeld een overlijden of een emigratie, meemaken. Aangezien het niveau van de regionale prognose de gemeente is, worden deze geslacht- en leeftijdsspecifieke frequenties en kansen ook naar gemeente gedifferentieerd. Daartoe maakt de regionale prognose voor elk van de componenten van bevolkingsontwikkeling gebruik van kernindicatoren. Voor geboorte is dat per gemeente het gemiddeld kindertal per vrouw,voor sterfte voor mannen en vrouwen afzonderlijk de levensverwachting bij geboorte, en voor buitenlandse migratie de zogenoemde concentratie-index. Deze geeft per gemeente aan hoe groot de aantrekkingskracht van de gemeente is op immigranten, en hoe groot de kans is dat mensen vanuit die gemeente naar het buitenland vertrekken. Deze kernindicatoren geven gemeentelijke verschillen in het niveau van de vier componenten van bevolkingsontwikkeling aan. De leeftijd- en geslachtspecifieke kansen per gemeente worden vervolgens bepaald door (doorgaans) de landelijke leeftijdspatronen per geslacht toe te passen op de waarde van de gemeentelijke kernindicatoren.

Het model van de regionale prognose maakt daarnaast gebruik van een extra component,te weten verhuizingen. Wanneer iemand naar een andere gemeente verhuist, dan leidt dit tot meer inwoners in de gemeente van vestiging en tot minder inwoners in de gemeente van vertrek. De binnenlandse migratie is een belangrijke oorzaak van gemeentelijke bevolkingsgroei of –krimp. Tegelijk is het proces van verhuizen complex. Daarom wordt hierin de regionale prognose veel aandacht aan besteed. Diverse factoren zijn van invloed op de kans om te verhuizen, zoals de leeftijdsopbouw van de bevolking in de gemeente.Jongeren zijn meer geneigd om te verhuizen dan mensen van middelbare leeftijd. Maar ook de motieven om te verhuizen, opleidingsmogelijkheden, culturele voorzieningen, de economische situatie, de beschikbaarheid van woningen en (verandering van) woningvoorkeuren spelen een rol. Om de complexiteit van dit proces terug te brengen,worden verhuizingen in verschillende stappen gemodelleerd. Voor elk van deze stappen worden veronderstellingen opgesteld.

De regionale prognose bevat niet alleen per gemeente een vooruitberekening van de omvang en samenstelling van de bevolking, maar ook van de huishoudens naar type.Hiervoor vormt de nationale huishoudensprognose van het CBS het uitgangspunt. Die prognose gebruikt een dynamisch huishoudensmodel, te weten het model LIPRO (Van Imhoff en Keilman, 1991). Input hiervoor zijn overgangskansen tussen huishoudensposities (zie Van Duin en Harmsen, 2009). Voor mannen en vrouwen wordt op elke leeftijd de kans bepaald dat zij in de loop van een jaar overgaan naar een andere huishoudenspositie,bijvoorbeeld van thuiswonend kind naar alleenstaande of van alleenstaande naar samenwonend. De overgangskansen beschrijven zo belangrijke processen in de levensloop, zoals uit-huisgaan, samenwonen, uit-elkaar-gaan van paren en gaan wonen in een instelling. De uitkomsten geven de verwachte ontwikkeling van het aantal inwoners naar leeftijd, geslacht en huishoudenspositie. De huishoudensposities die worden onderscheiden zijn thuiswonend kind, alleenstaand, samenwonend, ouder in een eenoudergezin, institutioneel wonend en overig. Hieruit worden vervolgens de huishoudens samengesteld.

De regionale prognose berekent voor de regionale ontwikkeling van het aantal huishoudens eveneens de bevolking naar leeftijd, geslacht en huishoudenspositie. Hiervoor is op regionaal niveau input nodig over de overgangen tussen huishoudensposities. De kernindicator voor het proces van uit-huis-gaan is de gemiddelde leeftijd bij het verlaten van het ouderlijk huis. Voor het proces van samenwonen, uit-elkaar-gaan en het gaan wonen in een instelling zijn de kernindicatoren de aantallen mensen die de betreffende overgang meemaken per 1 000 van de bevolking die deze overgang zouden kunnen maken. Deze aantallen zijn naar leeftijd gestandaardiseerd, om te corrigeren voor gemeentelijke verschillen in de leeftijdsopbouw. Deze informatie geeft gemeentelijke verschillen in de mate waarin deze overgangen gemaakt worden. Net als bij de componenten van bevolkingsontwikkeling wordt het aantal overgangen tussen huishoudensposities in een gemeente bepaald door de landelijke leeftijdspatronen van mannen en vrouwen toe te passen op de waarde van de gemeentelijke kernindicatoren.Uit de resulterende bevolking naar geslacht, leeftijd en huishoudenspositie worden vervolgens de huishoudens samengesteld.