Befolkningsprognosens datagrundlag

Udviklingen i en kommunes folketal kan opgøres som summen af fødte og døde, ind- og udvandrere samt til- og fraflyttere. Disse tre elementer i en befolkningsudvikling kaldes også for henholdsvis fødsels-, indvandrings- og flyttebalancen. Hvis summen af disse balancer er positiv, vil der i en given kommune forekomme en vækst i folketallet, mens en negativ sum af balancerne medvirker, at kommunen vil opleve, at der bliver færre borgere.

Men én ting er summen af borgerne opgjort på tværs af balancerne – de er også interessante at dykke ned i enkeltvis, ligesom de underliggende bevægelser kan have stor påvirkning på kommunens befolkning og befolkningssammensætning.

Alt efter om en befolkningsvækst er drevet af indvandring, tilflytning eller en tiltagende andel af 0-årige, så kan det have helt forskellige betydninger for en kommune. Det samme er gældende for de karakteristika, der kendetegner de enkelte borgere i landets kommuner – både de sociale forskelligheder, der kendetegner befolkningssammensætningen i kommunerne, og de aldersmæssige forskelle, der ses på tværs af landet.

Frem mod det nye år laver vi en række artikler, med fokus på befolkningsprognoser og de afledte effekter heraf. I denne artikel ser vi på de tre balancer, der danner grundlag for en befolkningsprognose – og hvad de kan fortælle om en kommunes befolkning.

Fødselsbalancen

Når der laves en befolkningsprognose, så tages der udgangspunkt i historiske tendenser. For fødselsbalancen ses der blandt andet på hvor mange børn, der tidligere er født set i forhold til antal 1.000 kvinder, og herudfra beregnes en prognose for den fremtidige fertilitetskvotient. På landsplan har der været en faldende fertilitetskvotient i de seneste år, men for kommunerne imellem forekommer der store forskelle. For beregningen af fødselsbalancen er det ligeledes relevant at inkorporere, hvor mange kvinder i den fødedygtige alder, der er bosiddende i kommunen – og hvor mange der forventes at være i fremtiden.

Det er altså ikke blot antallet af kvinder i den enkelte kommune, der har betydning for fertiliteten; det er ligeledes alderen på disse kvinder, der er med til at påvirke det forventede antal af 0-årige, og dermed hvordan fødselsbalancen kan forventes at se ud.

Nedenstående graf viser de historiske og forventede tendenser for, hvornår kvinder får børn i en tilfældigt udvalgt eksempelkommune. Grafen skitserer det gennemsnitlige antal fødte pr. 100 kvinder fordelt på alder.

Figur: Gennemsnitligt antal fødte pr. 100 kvinder pr. alder i en eksempelkommune, opgjort i antal personer
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

Beregningerne baseres på den historiske udvikling, hvorfra der opsættes en sandsynlighed for det gennemsnitlige antal fødte pr. 100 kvinder i de forskellige aldre. Den seneste fireårige periode vægtes højest og linjerne i grafen viser:

• Den turkis linje skitserer gennemsnittet for perioden 2016-2019

• Den lyseblå linje skitserer gennemsnittet for perioden 2021-2024

• Den mørkeblå linje illustrerer forventningen til den fireårige periode 2031-2034

I grafen ses en tendens, som gør sig gældende på tværs af landet: Det er kvinderne, der ligger i aldersspændet mellem midt tyverne og midt trediverne, der føder flest børn. Dog forventes der i fremtiden at være flere kvinder over 40 år, der føder børn, end hvad der historisk set har gjort sig gældende. Fremadrettet forventes fertiliteten hertil at blive lavere for kvinder, der er mellem 23-37 år, end hvad der tidligere har været tilfældet.

Grafen viser hertil, at der over perioden 2016-2019 var en højere fertilitet end i den efterfølgende periode, og at fertiliteten over tid forventes at blive lavere. Dette ses ved, at den turkis linje generelt er højere end både den lyse- og mørkeblå linje. Ud fra fertilitetskvotienten isoleret set forventes kommunens befolkningsudvikling dermed at være aftagende.

Da der er tale om en balance, så er det også nødvendigt at tage højde for den sandsynlige dødelighed i kommunen. Denne er ligeledes bundet op på alder – for eksempel er der en større sandsynlighed for, at en 90-årig dør, end at en 40-årig dør:

Tabel: Sandsynligheden for at en borger dør i en eksempelkommune, opgjort i pct.
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

Disse sandsynligheder baseres på historisk data fra de seneste seks år, hvor seneste år vægtes højest. Beregningerne tager højde for, at borgerne bliver et år ældre og rykker i en ”ny” aldersgruppering med eventuelt højere eller lavere sandsynlighed for en hændelse sker – dette er gældende for alle befolkningsbevægelserne i denne artikel.

Middellevetiden er også af central betydning, og nedenstående graf illustrerer, hvordan denne kan være forskellig fra kommune til kommune.

Figur: Middellevetiden i udvalgte eksempelkommuner, opgjort i alder
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

Over de seneste 25 år er middellevetiden vokset med 4,4 pct. på landsplan, men udviklingen er ikke ens i alle kommuner. Ovenstående figur viser, hvorledes der kan være stor forskel kommunerne imellem, men at middellevetiden følger den landsgennemsnitlige tendens og er opadgående for dem alle.

Her skal det dog pointeres, at middellevetiden alene er beregnet ud fra ovenstående sandsynligheder, og at der derfor ikke ses på øvrige bidragende faktorer som for eksempel ændringer i livsstil og sundhedsparametre. Den reelle middellevetid i en kommune kan dermed også blive påvirket af befolkningssammensætningen.

Indvandringsbalancen

Indvandringsbalancen er betegnelsen for forholdet mellem de borgere, som kommer fra et andet land og bosætter sig i en kommune, og de borgere som flytter ud af en kommune for at bosætte sig i et andet land end Danmark.

Nedenstående graf viser forholdet mellem indvandrere og udvandrere i en tilfældigt udvalgt eksempelkommune, hvor indvandringsbalancen er positiv.

Figur: Indvandringsbalancen i en eksempelkommune, opgjort i antal personer
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

For eksempelkommunen forekom der i 2022 et stort hop op i antallet af indvandrere, da krigen i Ukraine startede. Historisk set har eksempelkommunen oplevet et svingende antal indvandrere, og siden 2015 har der været en nedadgående udvikling, som nåede sit lavpunkt i 2020, hvor indvandringsbalancen var på blot +14 borgere. For 2019 og 2020 kan en årsag til dykket i indvandringsbalancen henføres til coronakrisen, der lukkede samfund ned over hele verden.

Indvandringsbalancen kan derfor være en svær størrelse at forudsige, da den er påvirket af chok i det globale samfund eller konsekvens af nationale tiltag, som ovenstående begivenheder er blot to eksempler på. Da indvandringsbalancen i høj grad er påvirket af begivenheder, der sker i omverdenen, er det svært at anvende den historiske udvikling til at informere forventningen til fremtiden.

Som eksempel kan nævnes at den store indvandring af ukrainske statsborgere som følge af krigen i Dataproces’ prognose ikke anses som en gældende tendens i kommunen, der forventes i fremtiden. Ved afslutningen af krigen i Ukraine kan der ligeledes forventes et fald i det samlede folketal, da det forventes, at ukrainske flygtninge rejser tilbage til deres hjemland, når der bliver fred igen. Det kan dog ikke forudsiges, hvornår krigen slutter, hvor mange ukrainske statsborgere, der rejser tilbage, og hvor mange der eventuelt ønsker at blive i Danmark efter krigens afslutning.

Indvandringsbalancen er dog også påvirket af forhold såsom placeringen af uddannelser eller virksomheder, som tiltrækker eksempelvis studerende og sæsonarbejdere – midlertidige ophold såvel som permanente. Der er derved nogle forhold, som en kommune ikke har mulighed for at påvirke i henhold til indvandringsbalancen (begivenheder i verdenssamfundet), mens det er lidt lettere for en kommune at have indflydelse på at tiltrække uddannelser og virksomheder, som giver en tilførsel af borgere fra andre dele af verdenen.

Flyttebalancen

Flyttebalancen er grundlæggende set en summering af de borgere, der flytter til en kommune fratrukket de borgere, der flytter fra en kommune. Nedenstående figur skitserer denne balance for en tilfældigt udvalgt eksempelkommune.

Figur: Flyttebalancen i en eksempelkommune, opgjort i antal personer
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

De mørkegrå søjler i figuren skitserer, at flyttebalancen i eksempelkommunen er negativ over hele perioden 2015-2035 med undtagelse af i 2022, hvor der er en balance på +126 personer. De farvede linjer viser udviklingen i henholdsvis antallet af til- og fraflyttere, af hvilken de mørkegrå flyttebalancesøjler er summen. Eksempelkommunens historik er udslagsgivende i forhold til forventningen til flyttebalancen frem mod 2035, hvor der forventes at være flere fra- end tilflyttere.

Den måde, som borgere flytter mellem kommuner på, er en vigtig del af befolkningsprognosen, og for kommunerne imellem er der stor forskel på flyttemønstrene. Ud over selve antallet af til- og fraflyttere ses der også her store forskelle i blandt andet demografiske og sociale karakteristika, og den enkelte kommune er kendetegnet ved bestemte flyttemønstre på tværs af disse.

Med hensyn til den demografiske dimension gør det sig for eksempel generelt set gældende, at unge mennesker mellem 18 og 24 år ofte flytter til større byer, og dette forhold farver flyttebalancen i en række kommuner. Figuren nedenfor skitserer tre forskellige typer kommuner med hensyn til de demografiske karakteristika ved unge borgeres til- og fraflytning.

Figur: Befolkningssammensætning i udvalgte kommuner, 2025, opgjort i pct.
Kilde: Danmarks Statistiks FOLK1A, egen tilvirkning.

Figuren illustrerer, at Aarhus Kommune, hvor kommunens største by er en såkaldt universitetsby, oplever en stor vækst i andelen af borgere mellem 20-25 år, da der flytter mange unge borgere til kommunen for at studere. Den pink kurve for Aarhus Kommune viser ligeledes, at borgerne fraflytter kommunen efter endt uddannelse.

Modsatte mønster kendetegner andre kommuner; altså at de unge mennesker flytter væk fra kommunen for at uddanne sig i én af uddannelsesbyerne. Dette kan for eksempel gøre sig gældende for Odsherred Kommune, hvor figuren med den grønne linje viser, at der forekommer et fald i kommunens folketal for aldersgrupperingen 20-25 år. For denne type kommune er der ofte en tilflytning af borgere efter trediveårsalderen, da de unge mennesker, der flyttede fra kommunen for at studere i en anden kommune, flytter tilbage igen senere i livet.

Atter andre kommuner, som for eksempel Rødovre Kommune, har en demografisk befolkningssammensætning, der er mere ligeligt fordelt på alle aldre, og som ligner den landsgennemsnitlige sammensætning. Det kan være, at mange unge flytter fra kommunen, men der er også mange unge, der flytter til kommunen, hvormed der er en nogenlunde stabil kurve for denne type kommune – skitseret i figuren ovenfor med den blå linje.

Disse kommunespecifikke historiske udviklinger informerer forventningen til fremtiden og skaber grundlag for kommunens befolkningsprognose. Dertil kan de tilbud og boliger, der er tilgængelige i en kommune, samt hvilke en kommune vælger at opføre, have stor effekt på, hvor mange og hvem der vælger at flytte til kommunen – både i forhold til alder samt den socioøkonomiske og indkomstmæssige profil.

Boligprogrammer

Koblingen mellem bolig- og familietyper kan give en indsigt i hvilke familietyper, der typisk vælger bestemte boligtyper til – og hvilke tilflyttere en kommunes boligprogrammer kan medføre. De historiske tendenser fortæller noget om den socioøkonomiske profil, som borgerne kan have, og den indkomst, som de bidrager med til den kommune, som de bosætter sig i.

Nedenstående figur viser, at det i en tilfældigt udvalgt eksempelkommune primært er par med børn, som vælger at bosætte sig i parcel- og stuehuse. Dette kan indikere en præference for større boliger med have, som typisk appellerer til børnefamilier på grund af pladsen og de udendørs faciliteter, der er til rådighed. Samme tendens gør sig gældende for række-, kæde- og dobbelthuse, hvorimod enlige uden børn i høj grad bosætter sig i etageboliger.

Figur: Antal familier fordelt efter forskellige boligtyper i en eksempelkommune i 2025
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

Disse mønstre kan afspejle en bredere tendens i boligmarkedet, hvor bestemte aldersgrupper og familietyper søger boliger, der bedst opfylder deres behov og livsstil. Ved at forstå disse præferencer kan kommunen bedre planlægge og udvikle boligområder, der tiltrækker og fastholder borgere, og dermed kan der arbejdes med at sikre en stabil og bæredygtig befolkningsudvikling.

Antallet og typen af tilgængelige boliger er derfor et punkt, hvor kommunen har mulighed for selv at kunne præge udviklingen i dens befolkning ved at tiltrække borgere udefra. Med opførslen af 100 nye parcel- og stuehuse er det for eksempel primært familier med børn, som tilflytter kommunen, mens færre borgere i pensionsalderen traditionelt vælger at bosætte sig i disse boligtyper.

Disse afledte effekter kan blandt andet ses i Dataproces værktøj KØS: BefolkningsBlik, hvor det ligeledes er muligt at tilpasse de familietyper, der tiltrækkes, i forhold til kommunespecifikke forventninger. Boligprogrammer har dermed stor indflydelse på det demografiske og økonomiske landskab, der kendetegner en kommune.

I nedenstående tabel illustreres den forventede indkomstmæssige og socioøkonomiske effekt i en tilfældigt udvalgt eksempelkommune, når 100 nye række-, kæde- og dobbelthuse bliver opført i 2026, og hvor 50 pct. af de borgere, der flytter ind i boligerne, flytter til fra andre kommuner, mens de resterende 50 pct. er interne flytninger i kommunen.

Tabel: Effekten i socioøkonomiske hits og fordeling af tilflyttere i indkomstintervaller som følge af boligprogrammet
Kilde: KØS: BefolkningsBlik

Ovenstående tabeller viser den forventede indkomstmæssige og socioøkonomiske effekt som følge af opførelsen af de 100 nye række-, kæde- og dobbelthuse. Beboere i række-, kæde- og dobbelthuse har statistisk set en lavere løn, og størstedelen af de nye tilflyttere forventes dermed at have en skatteindkomst under 200.000 kr. Disse tilflyttere forventes ligeledes at medføre en stigning i kommunens hits i kriteriet 20-59-årige i arbejde med færdigheder på grundniveau. For dette kriterium er der en forsinkelse på tre år, hvorfor det først er i 2030, at stigningen ses, og i tilskudsår 2030 forventes enhedsbeløbet for dette kriterium at være på 8.030 kr. pr. hit. Dette betyder, at de nyopførte boliger i 2030 forventes at medføre yderligere 288.277 kr. i opgørelsen af kriteriet.

Ovenstående tabeller illustrerer de afledte effekter, som kan følge af boligprogrammer, og det er derfor muligt at se de forskelle, som kan følge af valget af boligtyper, og dermed kan der opsættes forskellige scenarier for sammensætningen heraf.

For befolkningsprognosen er det derfor også vigtigt at medtage lokale initiativer, der kan have en direkte eller indirekte effekt på én af balancerne.

I næste artikel i denne serie kigger vi nærmere på fertilitet og prognoser på dagtilbudsområdet.

Vil du vide mere?

I Dataproces’ værktøj KØS: BefolkningsBlik er det muligt at arbejde med blandt andet befolkningsprognoser, hvor du selv kan opsætte scenarier og dykke videre ned i lige præcis din kommunes fremtidige udvikling. Her kan du tilføje boligprogrammer og få indblik i den forventede effekt på folketallet, kommunaløkonomien og befolkningssammensætningen, og undersøge de distriktsmæssige effekter heraf.

Derudover tilbyder vi en række analyser på området tilpasset jeres specifikke interesse punkter. Hvis du er blevet nysgerrig på nogle af emnerne i denne artikel, er du velkommen til at kontakte os.

Du kan høre mere ved at henvende dig til Annemette Sommer Nielsen på mail ANI@dataproces.dk