{"id":111,"date":"2017-04-24T09:57:40","date_gmt":"2017-04-24T07:57:40","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/?p=111"},"modified":"2017-05-05T11:49:13","modified_gmt":"2017-05-05T09:49:13","slug":"quellen-und-methoden-der-historischen-bevoelkerungsforschung-historische-demographie-von-rolf-gehrmann","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/2017\/04\/quellen-und-methoden-der-historischen-bevoelkerungsforschung-historische-demographie-von-rolf-gehrmann\/","title":{"rendered":"„Quellen und Methoden der historischen Bev\u00f6lkerungsforschung (historische Demographie)“ von Rolf Gehrmann"},"content":{"rendered":"

1. Quellengattung<\/strong><\/p>\n

Da sich historische Demographie mit historischen Bev\u00f6lkerungen, Familien und letzten Endes sogar mit Individuen befasst, k\u00f6nnte man zun\u00e4chst annehmen, dass die Arten von Quellen, mit denen die historisch-demographische Forschung zu tun hat, kaum zu \u00fcberschauen sind. Das ist aber nicht der Fall, wenn man das Kriterium der Quantifizierbarkeit zugrunde legt. Denn selbst wenn Aussagen beispielsweise zum Verhalten auf famili\u00e4rer Ebene getroffen werden sollen, ergeben sie demographisch nur im Rahmen eines \u00fcberpr\u00fcfbaren statistischen Kontextes einen Sinn. Dieses statistische Element, das in den Hintergrund treten kann, wenn der Fokus aus einem bestimmten Grund gerade auf ein ungew\u00f6hnliches Verhalten gerichtet wird, bleibt bestimmend. Denn die historische Demographie versucht gerade, einerseits durch die Verbindung von Makro- und Mikroebene eine gr\u00f6\u00dfere Tiefensch\u00e4rfe zu erreichen als die klassische, relativ abstrakte Bev\u00f6lkerungsgeschichte, andererseits aber mit sozialwissenschaftlichen Methoden nicht nur hermeneutisch nachvollziehbare, sondern auch im eigentlichen Sinne des Wortes berechenbare Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n

Quantifizierbare Quellen k\u00f6nnen allerdings von verschiedener Dichte und Vollst\u00e4ndigkeit sein, und die Anforderungen m\u00fcssen dem historischen Zeitraum angepasst sein. So macht es f\u00fcr die n\u00e4here Vergangenheit keinen (bzw. f\u00fcr Deutschland schon seit 1874 wenig) Sinn, demographische Untersuchungen aufgrund von Kirchenbucheintragungen durchzuf\u00fchren, w\u00e4hrend man wiederum f\u00fcr den Zeitraum vor dem Einsetzen der Kirchenb\u00fccher die Anspr\u00fcche reduzieren muss, da man nur auf fragmentarische vitalstatistische Daten zur\u00fcckgreifen kann und versuchen muss, allein aus der Variation des Bev\u00f6lkerungsstandes Schl\u00fcsse zu ziehen.<\/p>\n

In einem engeren Sinne sind als \u201ehistorisch-demographisch\u201c die Quellen zu bezeichnen, die auch die Grundlage der Demographie der Gegenwart bilden. Nach der Natur der Daten, die sie liefern k\u00f6nnen, lassen sie sich einteilen in:<\/p>\n

    \n
  1. Quellen zur Bev\u00f6lkerungsbewegung,<\/li>\n
  2. Quellen zum Bev\u00f6lkerungsstand,<\/li>\n
  3. Quellen zur Bev\u00f6lkerungsstruktur, einschlie\u00dflich der Familien- und Haushaltsstruktur.<\/li>\n<\/ol>\n

    Wesentlich ist allerdings, wie gesagt, die Kombination dieser Daten, und das m\u00f6glichst nicht nur auf der aggregativen (Makro-)Ebene, sondern auch auf der individuellen (Mikro-)Ebene. W\u00e4hrend sich im Makrobereich letztlich nur statistische Zusammenh\u00e4nge ergeben, k\u00f6nnen durch die Verkn\u00fcpfung von Daten im Mikrobereich dar\u00fcber hinaus differenziertere und konkretere Aussagen gemacht werden, die dann wiederum quantifizierbar sind. Das generative Verhalten w\u00e4re hier ein Beispiel.<\/p>\n

    In einem weiteren Sinne zieht die historische Bev\u00f6lkerungsforschung aber nicht nur \u201edemographische\u201c, sondern auch \u201ehistorische\u201c Quellen heran. Diese sind nicht immer und auf keinen Fall exklusiv mit statistischen Methoden zu bearbeiten, sie k\u00f6nnen aber doch sehr oft auch mit quantitativen Aussagen verbunden werden. Sie fallen sehr unterschiedlich aus und k\u00f6nnen hier nicht in ihrer Breite vorgestellt werden. Sehr wichtig f\u00fcr Fragen der sozialen Gliederung und damit unmittelbar dem genannten Bereich \u201ec\u201c zuzuordnen, sind beispielsweise die Kataster und \u00e4hnliche Register, welche die Besitzverh\u00e4ltnisse dokumentieren. Ist die Fragestellung keine wirtschafts- und sozialgeschichtliche, sondern eine sozialanthropologische, sind Eigentumsbelege wie Notariatsakten auch daraufhin zu untersuchen, inwiefern bei Besitz\u00fcbertragungen bestimmte Netzwerke zutage treten. Geht es um das generative Verhalten und Illegitimit\u00e4t, sind die entsprechenden Protokolle der kirchlichen und weltlichen Instanzen bzw. Gerichtsbarkeiten heranzuziehen. F\u00fcr Fragen der Alphabetisierung wiederum gibt es manchmal direkte Nachweise (die schwedischen Husf\u00f6rh\u00f6rsl\u00e4ngder oder im 19. Jahrhundert auch Rekrutierungsstatistiken), meist aber nur indirekte (Unterschriftsleistungen). Alle diese Quellen sind von Region zu Region unterschiedlich, aber untereinander durchaus vergleichbar.<\/p>\n

    An dieser Stelle sollen nur die \u201edemographischen\u201c Quellen n\u00e4her vorgestellt werden.\u00a0 An aggregativen Daten<\/em><\/strong> stehen zur Verf\u00fcgung:<\/p>\n

    a) Zahlenreihen, wie sie bereits in protostatistischer Zeit, das hei\u00dft vor der Gr\u00fcndung statistischer \u00c4mter, von staatlichen und kirchlichen Beh\u00f6rden erhoben worden sind. Wenn diese Datensammlung konsequent betrieben wurde, konnte eine erstaunliche Vollst\u00e4ndigkeit erreicht werden. Als Beispiel sind hier die Geborenen- und Gestorbenenlisten zu nennen, wie sie f\u00fcr Brandenburg-Preu\u00dfen seit 1683 existieren. In der zweiten H\u00e4lfte des 18. Jahrhunderts wurden dar\u00fcber hinaus die Sterbef\u00e4lle in Schweden und dann auch in Preu\u00dfen und in anderen Staaten nach Altersgruppen differenziert, wobei die skandinavischen Daten am kontinuierlichsten erhalten sind und sich auf einen stabilen politischen Rahmen beziehen. Statistiken zur Auswanderung finden sich erst in der zweiten H\u00e4lfte des 19. Jahrhunderts.<\/p>\n

    b) Angaben \u00fcber den Stand der gesamten Bev\u00f6lkerung. Volksz\u00e4hlungen, deren Ergebnisse publiziert oder zumindest archivalisch aufbewahrt wurden, sind, abgesehen von okkasionellen Erhebungen, wie zum Beispiel bei anstehenden Versorgungsproblemen, ebenfalls nicht vor der Mitte des 18. Jahrhunderts zu erwarten. Auch hier kann Schweden als bestes Beispiel genannt werden, aber auch in Preu\u00dfen nahmen die sogenannten \u201eHistorischen Tabellen\u201c zu diesem Zeitpunkt die Form von Volksz\u00e4hlungen an. Standard wurden Volksz\u00e4hlungen in fast allen Staaten erst in napoleonischer Zeit, so auch in England (1801). Eine besondere Schwierigkeit ist die Einsch\u00e4tzung der Genauigkeit der Daten, von der in Verbindung mit der Vitalstatistik unter anderem eine Einsch\u00e4tzung der Migrationen abh\u00e4ngt. Erst ab den 1840er Jahren wurden die Volksz\u00e4hlungen von den statistischen \u00c4mtern so eingerichtet, dass die Zahlen ohne Vorbehalt als zuverl\u00e4ssig angesehen werden k\u00f6nnen. Registerz\u00e4hlungen (Auswertungen vorhandener Unterlagen auf lokaler Ebene) waren weniger genau als Protokollz\u00e4hlungen (Befragung der vorgeladenen Haushaltsvorst\u00e4nde) und diese waren wiederum tendenziell nicht so vollst\u00e4ndig wie Naturalz\u00e4hlungen (von Haus zu Haus), sodass dieses letztere Verfahren mit der belgischen Z\u00e4hlung von 1846 definitiv zum Standard wurde.<\/p>\n

    c) Strukturdaten sind nur mit einem besonderen Aufwand zu erheben. Sie stehen deshalb erst nach dem Entstehen von statistischen \u00c4mtern und mit dem Einsetzen der statistischen Publikationen in der zweiten H\u00e4lfte des 19. Jahrhunderts in gen\u00fcgendem Umfang zur Verf\u00fcgung. Allerdings wurden auch vorher schon gelegentlich demographische Merkmale, wie die Altersstruktur (meist allerdings nur sehr grob) oder die Anzahl der stehenden Ehen, zusammengestellt.<\/p>\n

    Aus Individualdaten k\u00f6nnen theoretisch aggregierte Daten generiert werden, praktisch ist das in historisch-demographischen Untersuchungen allerdings bestenfalls in Form einer Stichprobe m\u00f6glich. Dabei unterliegt die Ziehung der Stichprobe durch die L\u00fcckenhaftigkeit des Materials vielf\u00e4ltigen Beschr\u00e4nkungen. Allerdings ist ein Stichprobenverfahren nicht der einzige m\u00f6gliche Untersuchungsansatz, denn die untersuchten \u201eSamples\u201c \u00a0k\u00f6nnen auch als Einheiten sui generis verstanden werden. Das bedeutet, dass ein kleineres Gebiet nicht allein unter dem Kriterium der Repr\u00e4sentativit\u00e4t f\u00fcr eine gr\u00f6\u00dfere Region interessant sein muss, sondern seine Untersuchung auch schon aufgrund der dort zu verfolgenden Prozesse seine Berechtigung haben kann.<\/p>\n

    Vom Forscher auf der Grundlage von einzelnen Eintr\u00e4gen<\/em><\/strong> in serieller Form selbst zu aggregierende Reihen k\u00f6nnen erstellt werden aus (analog zur Buchstabenfolge der oben genannten Datenarten):<\/p>\n

      \n
    1. Kirchenbuchausz\u00e4hlungen, Verzeichnissen von Entlassungen aus dem Untertanenverband,<\/li>\n
    2. Sch\u00e4tzungen aufgrund von Behausungsziffern, Steuerlisten und anderen fiskalischen Quellen,<\/li>\n
    3. Urlisten von Volksz\u00e4hlungen, in denen die Informationen zu Stand und Alter enthalten sind und aus denen die Haushaltsstruktur abgeleitet werden kann.<\/li>\n<\/ol>\n

      Eine andere Qualit\u00e4t haben Familienrekonstitutionen, aus denen sich die Kernfamilie ergibt und durch welche die Eckdaten des Lebenslaufs eines Individuums in Beziehung zueinander gebracht werden k\u00f6nnen. Auf dieser Grundlage k\u00f6nnen Fertilit\u00e4ts- und Mortalit\u00e4tsberechnungen f\u00fcr historische Zeitr\u00e4ume durchgef\u00fchrt werden. Deshalb sind sie lange Zeit ein privilegiertes Werkzeug der historischen Demographie gewesen. Das Prinzip ist einfach: Man f\u00fchrt die Informationen aus den Geburts-, Heirats-, Sterbe- und gegebenenfalls auch Konfirmationsregistern zusammen. In der Praxis ist das allerdings mit einem enormen Arbeitsaufwand verbunden. Deshalb sind in Deutschland auch gern die Ortssippenb\u00fccher genutzt worden, die nichts weiter als gedruckte Familienrekonstitutionen sind.<\/p>\n

      Im Zusammenhang mit den Methoden ist auf verschiedene Quellenarten im Einzelnen zur\u00fcckzukommen.<\/p>\n

      2. Methoden<\/strong><\/p>\n

      Die folgenden Ausf\u00fchrungen entsprechen meinem Beitrag im Handbuch der Demographie, der an erster Stelle unter den Literaturhinweisen erw\u00e4hnt ist (Originalver\u00f6ffentlichung erschienen bei www.springer.com).<\/p>\n

      2.1 Die Herausbildung historisch-demographischer Methoden
      \n<\/strong><\/p>\n

      Sieht man einmal von den in der Aufkl\u00e4rung eine gewisse Bl\u00fcte erlangenden spekulativen Betrachtungen \u00fcber die Entwicklung der Bev\u00f6lkerungszahl seit der Vorgeschichte und der Antike ab, so datiert die im engeren Sinne wissenschaftliche Besch\u00e4ftigung mit bev\u00f6lkerungsgeschichtlichen Fragen erst vom ausgehenden 19. Jahrhundert. Das Interesse, der in diesem Bereich aktiven j\u00fcngeren historischen Schule der National\u00f6konomie zielte dabei vor allem auf die Verwendung \u00fcberlieferter Daten im Kontext der Wirtschaftsgeschichte, w\u00e4hrend der methodische Beitrag der wenigen Historiker, welche die Basis an fr\u00fchen demographischen Angaben zu erweitern suchten, sich auf einfache Hochrechnungen und Sch\u00e4tzungen auf der Grundlage partieller Informationen beschr\u00e4nkte. Im Wesentlichen besteht diese Methode aus nichts anderem als aus der Umrechnung von Zahlen von kleineren auf gr\u00f6\u00dfere Gebiete oder von Haushaltszahlen auf Bev\u00f6lkerungsangaben. Beides erfordert eine genaue Analyse des historischen Kontexts und f\u00fchrt doch immer zu anfechtbaren Ergebnissen. Zu Vergleichszwecken kann aber auch heute in der historischen Forschung manchmal nicht auf die Annahme einer bestimmten Haushalts- oder Familiengr\u00f6\u00dfe (beispielsweise 4,5) verzichtet werden, wobei allerdings zumindest zwischen Stadt und Land unter Ber\u00fccksichtigung der vorherrschenden Haushaltsformen und der Eigenarten der herangezogenen Quellen unterschieden werden sollte.<\/p>\n

      Einem genuin historischen Interesse auf dem Hintergrund familien- und heimatkundlicher Forschungen verdankt die Familienrekonstitutionsmethode ihre Entstehung und starke Verbreitung. Als Manifestation einer herausgehobenen gesellschaftlichen Stellung haben Genealogien in Familien des Adels und des h\u00f6heren B\u00fcrgertums eine lange Tradition, die sich bis in die Gegenwart im Gotha und in den gedruckten Geschlechterb\u00fcchern dokumentiert. Der entscheidende Schritt dar\u00fcber hinaus wurde in Deutschland 1907 vollzogen, indem unter sozialgeschichtlichen Fragestellungen der gesamte familiengeschichtliche Informationsgehalt der Kirchenb\u00fccher unter Einbeziehung der fr\u00fch verstorbenen Kinder und der kinderlosen Ehen im Zusammenhang ausgewertet wurde. Die heute angewandten wissenschaftlichen Methoden der Auswertung von Kirchenbuchinformationen stammen allerdings fast ausnahmslos aus dem franz\u00f6sischen und dem englischen Sprachraum.<\/p>\n

      Auf diesem Feld wirkte Louis Henry vom Institut National d\u00b4Etudes D\u00e9mographiques bahnbrechend. Er erweckte in den 1950er Jahren die Aufmerksamkeit der Demographen an den Kirchenb\u00fcchern und lieferte Richtlinien zu ihrer Auswertung, so dass sich viele der im Folgenden angesprochenen Verfahren und Kennziffern bereits in seinen Handb\u00fcchern finden. In der internationalen Forschung der 1960er Jahre kam ein gestiegenes Interesse an der umfassenden Problematik des Fertilit\u00e4tsr\u00fcckgangs und seiner ausl\u00f6senden Mechanismen hinzu. Auf diesem Hintergrund hatte die Suche nach verfeinerten Indizes vor allem eine genauere Analyse der Fertilit\u00e4t zum Ziel, besonders in der Arbeit des Office of Population Research in Princeton unter der Leitung von Ansley Coale. In der Anwendung auf die in der Regel kleinen Populationen der Familienrekonstitutionsstudien haben die dort ausgearbeiteten Verfahren indes letztlich nicht dieselbe Bedeutung erlangt wie \u00e4lteren und robusteren Indizes. Vorbildliches in der Erprobung, der auf die Daten aus deutschen Ortssippenb\u00fcchern anwendbaren Methoden, hat John Knodel geleistet.<\/p>\n

      Als vorl\u00e4ufig letzte Etappe der Entwicklung von Methoden zur Analyse von Bev\u00f6lkerungsvorg\u00e4ngen in der sogenannten vorstatistischen Zeit ist die Bearbeitung von gr\u00f6\u00dferen Stichproben mit Hilfe von Modelltafeln anzusehen, wobei aus solchen Aggregaten ebenso wie aus l\u00e4nger zur\u00fcckreichenden regionalen und nationalen Zahlenreihen der Geborenen und Gestorbenen in erster Linie die Anteile von Mortalit\u00e4ts- und Fertilit\u00e4tsver\u00e4nderungen beziehungsweise des Heiratsverhaltens genauer bestimmt werden sollen. Pr\u00e4gend ist in diesem Bereich die Arbeit E. A. Wrigleys und Roger Schofields \u00fcber die englische Bev\u00f6lkerungsentwicklung seit dem 16. Jahrhundert mit der sich daran kn\u00fcpfenden methodischen Diskussion \u00fcber R\u00fcckw\u00e4rts- und Vorw\u00e4rtsprojektionen geworden. Mit der Hinwendung zu gr\u00f6\u00dferen Aggregaten hat die Erforschung der Mortalit\u00e4t in den 1980er Jahren erneut eine st\u00e4rkere Bedeutung erlangt, und zugleich hat die Theorie stabiler Bev\u00f6lkerungen Eingang in die Praxis der historischen Bev\u00f6lkerungsforschung gefunden.<\/p>\n

      2.2 Fertilit\u00e4tsberechnungen auf der Grundlage von Mikrodaten, insbesondere Kirchenbuchmaterial<\/strong><\/p>\n

      Wenn im Folgenden von Kirchenbuchmaterial die Rede ist, so betrifft das im w\u00f6rtlichen Sinne mit wenigen Ausnahmen die gesamte Vitalstatistik in allen deutschen Staaten bis hin zur Einrichtung der Standes\u00e4mter in Preu\u00dfen 1874 und kurz darauf im Reich. Die Auswirkungen der Franz\u00f6sischen Revolution waren in diesem Bereich begrenzt, und so waren die Zivilstandsregister in Deutschland zun\u00e4chst eine tempor\u00e4re Erscheinung geblieben. Lediglich zwei Hansest\u00e4dte f\u00fchrten sie nach den Befreiungskriegen weiter. Nicht vergessen werden sollte auch, dass eine Registrierung der Bev\u00f6lkerungsbewegung von Minderheiten au\u00dferhalb der gro\u00dfen christlichen Kirchen existierte, auf welche die Bezeichnung Kirchenb\u00fccher ebenfalls nicht zutrifft, vor allem bei der j\u00fcdischen Religionsgemeinschaft. In methodischer Hinsicht ist indes die Arbeit mit den Kirchenb\u00fcchern paradigmatisch, denn diese bestehen wie alle anderen Quellen dieser Art aus individuellen Eintr\u00e4gen von Geburten, Heiraten und Sterbef\u00e4llen.<\/p>\n

      Im Zentrum der Fertilit\u00e4tsanalyse steht die Berechnung der altersspezifischen Fruchtbarkeitsraten<\/em><\/strong>, aus denen sich weitere Ma\u00dfe ableiten. Sie stellen die Anzahl der Geburten (nicht die der Geborenen) pro Jahr bezogen auf eine Frau dar. Eine Einschr\u00e4nkung anhand des Kirchenbuchmaterials ist, dass nur die Risikopopulation der verheirateten Frauen bestimmt werden kann. Auszuschlie\u00dfen sind also alle Geburten vor der Ehe oder nach dem Tod des Gatten. Illegitimit\u00e4t kann aus dem gleichen Grund nicht als Fruchtbarkeit, sondern nur als Anteil der unehelichen an allen Geburten angegeben werden. Selbst unter dieser Einschr\u00e4nkung muss f\u00fcr l\u00e4ndliche Kirchspiele mit einer Untersch\u00e4tzung gerechnet werden, wenn sich beispielsweise f\u00fcr die werdenden ledigen M\u00fctter die M\u00f6glichkeit des rechtzeitigen Wegzugs in die Stadt bot. F\u00fcr den hier prim\u00e4r interessierenden Quotienten FR (Geburten \/ Frauenjahre) gilt definitorisch:<\/p>\n

      a) Geburten: Die Totgeburten sind in die Berechnung einzuschlie\u00dfen. Das ergibt sich schon aus der Notwendigkeit des interregionalen Vergleichs zwischen katholischen und protestantischen Gebieten mit ihrer historisch unterschiedlichen Einstellung zur Nottaufe. Sie wurde unter der Geburt h\u00e4ufig auch Kindern zuteil, die nach heutigen Definitionen als Totgeburten bezeichnet worden w\u00e4ren. Die von Henry vorgeschlagene Methode, diese als \u201eondoy\u00e9s d\u00e9c\u00e9d\u00e9s\u201c<\/em> bezeichnete Gruppe v\u00f6llig aus dem Z\u00e4hler der FR auszuschlie\u00dfen, um dann anschlie\u00dfend die errechneten Werte um 3\u00a0% zu korrigieren, ist f\u00fcr die Arbeit mit gedruckten Familienrekonstitutionen (Ortssippenb\u00fccher) nicht sinnvoll, da dort erfahrungsgem\u00e4\u00df die ohnehin in den Kirchenb\u00fcchern oft nicht eindeutige Kennzeichnung von Totgeburten gelegentlich \u00fcbersehen oder in unklarer Weise \u00fcbertragen wird. Eine Korrektur w\u00fcrde deshalb eine bereits zu gro\u00dfe Anzahl von vermeintlich Lebendgeborenen in ungerechtfertigter Weise erh\u00f6hen. Nach Ma\u00dfgabe der Datenqualit\u00e4t kann weiterhin auf minimale Korrekturen verzichtet werden, die sich aus einer wirklichen Unterregistrierung von Totgeburten und Geburten aus tempor\u00e4r migrierenden Familien ergeben.<\/p>\n

      b) ) Frauenjahre: Ma\u00dfgeblich ist hier die in einer F\u00fcnfjahresaltersgruppe in einer ehelichen Verbindung verbrachte Zeit. Bei weniger als acht Monate nach der Eheschlie\u00dfung geborenen und damit als vorehelich konzipiert anzusehenden Kindern kann in dem betreffenden Fall die Anzahl der Frauenjahre um die Differenz zum durchschnittlichen protogenetischen Intervall (Abstand zwischen der Heirat und der ersten Geburt) bei ehelichen Konzeptionen erh\u00f6ht werden, also um etwa ein Jahr. Bisher ist dieses Verfahren aber nur in einigen Studien angewandt worden, es kann somit nicht als international \u00fcblich bezeichnet werden. Das gilt sinngem\u00e4\u00df auch f\u00fcr die neun Monate, die nach dem Ende der ehelichen Verbindung durch den Tod des Mannes hinzuzuf\u00fcgen w\u00e4ren.<\/p>\n

      Da die verwendeten Daten biografischer Natur sind und keinen bestimmten Momentzustand widerspiegeln wie Fertilit\u00e4tsraten auf der Grundlage von Volksz\u00e4hlungsaltersgruppen, ergibt sich die Notwendigkeit einer genauen Abgrenzung des Zeitraums der Anwesenheit in der Risikopopulation der im Einzugsbereich der Kirche lebenden Ehepaare. Als Ende einer solchen Verbindung kam in den hier interessierenden Jahrhunderten in der Regel nur das Datum der Verwitwung in Frage. Um Verzerrungen bei der Berechnung der FR zu vermeiden, wird zudem auf die Einbeziehung von weniger als f\u00fcnf Jahre bestehenden Ehen verzichtet. F\u00fcr die Zuverl\u00e4ssigkeit der Angaben ist es zudem von Bedeutung, dass das Geburtsdatum der Frau und damit ihr Alter bei der Geburt exakt bekannt sind.<\/p>\n

      Aus den alters- oder ehedauerspezifischen FR sind weitere Fertilit\u00e4tsma\u00dfe<\/em><\/strong> abzuleiten, die durch zus\u00e4tzliche einfache Standardberechnungen der Familienrekonstitutionsanalyse zu erg\u00e4nzen sind:<\/p>\n

      c) Gesamtfruchtbarkeit TMFR (Total Marital Fertility Rate): Summe der sechs FR zwischen 20 und 50 Jahren, multipliziert mit 5. Daraus ergibt sich die theoretische Nachkommenschaft einer w\u00e4hrend dieser 30 Jahre verheirateten Frau. Die bei den Hutterern gemessene TMFR von 10,94 gilt als oberer Richtwert, wenngleich in historischen Populationen S\u00fcddeutschlands h\u00f6here Werte ermittelt worden sind.<\/p>\n

      d) Relation zwischen der Summe der FR \u00fcber 30 Jahre und der TMFR: Diese Verh\u00e4ltniszahl kann als Hinweis auf eine Geburtenbeschr\u00e4nkung durch eine geringere Geburtenh\u00e4ufigkeit im h\u00f6heren Alter der Frau interpretiert werden, wenn sie unter 0,46 f\u00e4llt. Liegt eine solche Kontrolle nicht vor, liegen die Werte um 50 %, in kontrazeptiven Populationen dagegen unter 25\u00a0%, manchmal sogar unter 15\u00a0%.<\/p>\n

      e) Geburtenabst\u00e4nde: Sie stellen im Prinzip den Kehrwert der FR zwischen der ersten und der letzten Geburt dar und zeichnen sich dadurch aus, dass sie eine auch f\u00fcr den Laien leicht zu vermittelnde Gr\u00f6\u00dfe zur Bezeichnung der Fruchtbarkeit sind. Eine TMFR von 8 entspricht also bei einem Durchschnittsalter bei der letzten Geburt von 40 Jahren einem Geburtenabstand von 30 Monaten, um ein f\u00fcr Norddeutschland im 18. Jahrhundert typisches Beispiel zu nennen. Bei einer TMFR von 10 betr\u00e4gt dieser dagegen nur noch 2 Jahre, so historisch in Teilen S\u00fcddeutschlands. Eine Gruppierung der Familien nach den tats\u00e4chlich gemessenen Abst\u00e4nden zwischen den Geburten oder nach sozialen Kriterien kann Hinweise auf bestimmte Fertilit\u00e4tsmuster geben. Allerdings sind gerade solche Ergebnisse nur schwer interpretierbar. Ohnehin sind eindeutige Beweise f\u00fcr eine willentliche Beeinflussung der Anzahl der Nachkommen nur dann zu erbringen, wenn eine Verschiebung des Fertilit\u00e4tsmusters mit einer Verringerung der FR im h\u00f6herem Alter oder bei l\u00e4ngerer Ehedauer zu belegen ist, nicht auf dem Umweg \u00fcber Geburtenabst\u00e4nde, die zwar unter den heute in den europ\u00e4ischen L\u00e4ndern vorherrschenden physiologischen Bedingungen unnat\u00fcrlich lang erscheinen, deshalb allein aber noch nicht als Beweis f\u00fcr willentliche Geburtenkontrolle dienen k\u00f6nnen. Allerdings wird in der neueren Forschungsdiskussion versucht, aus der zu engen Begrenzung des Blicks auf \u201eStopping\u201c herauszukommen und erneut nach Spuren von willentlicher Geburtenkontrolle im \u201eSpacing\u201c zu suchen. Kulturelle Praktiken und insbesondere das Stillverhalten mit seinen fertilit\u00e4tsmindernden Effekten, herrschten in diesem Bereich aber vor, so dass sich eine erhebliche Bandbreite von \u201enat\u00fcrlichen\u201c Intervallen ergibt. Insofern kann eine apriorische Einteilung der Geburtenintervalle in geburtenbeschr\u00e4nkende einerseits und nat\u00fcrliche andererseits als vom Ansatz her verfehlt angesehen werden. Hingegen kann die Intervallanalyse im Zusammenhang mit der S\u00e4uglingssterblichkeit als Hilfsmittel zur Einsch\u00e4tzung der Stilldauer benutzt werden (s.u.).<\/p>\n

      f) ALB: Mittelwert des Alters der Frau bei der letzten Geburt, zu Vergleichszwecken manchmal auch der besonders zu kennzeichnende Median. Zur Berechnung werden nur die fruchtbaren beiderseitigen Erstehen herangezogen, die vor dem 30. Geburtstag der Frau geschlossen wurden und mindestens bis zum Ende ihres 45. Lebensjahrs Bestand hatten. Damit geht nur eine Teilmenge der sogenannten vollst\u00e4ndigen Ehen in die Berechnung ein, was gelegentlich zu bedenklich geringen Grundgesamtheiten f\u00fchrt. Das Ma\u00df ALB verbindet daf\u00fcr den Vorteil einer leichten Berechenbarkeit mit dem einer guten Interpretierbarkeit bei Ver\u00e4nderungen, die in ihrer Signifikanz beispielsweise mit dem t-Test \u00fcberpr\u00fcft werden k\u00f6nnen. Wie auch sonst bei diachronen historisch-demographischen Untersuchungen gen\u00fcgt bei einer ausreichenden Grundgesamtheit in der Regel der Trend der Wertefolge als Beleg.<\/p>\n

      g) \u0305m: Mittleres Geb\u00e4ralter. F\u00fcr die \u00fcblichen Auswertungen von Familienrekonstitutionen ist dieses Ma\u00df nicht von Bedeutung, wohl aber im Zusammenhang mit weiterf\u00fchrenden Berechnungen (s.u.). Es handelt sich um einen einfachen Mittelwert. Falls der Zugriff auf die Rohdaten (Alter der Mutter f\u00fcr alle Geburten) versperrt ist, kann`m aus den Fertilit\u00e4tsraten abgeleitet werden. Dazu sind die FR mit dem Mittelpunkt des Intervalls (z.B. 22,5) der entsprechenden Altersgruppe (z.B. 20-24) zu multiplizieren und anschlie\u00dfend aufzuaddieren. Das Ergebnis ist durch die Summe der FR zu teilen.<\/p>\n

      h) Brutto- und Nettoreproduktionsraten: Sie k\u00f6nnen in ihrer urspr\u00fcnglichen Bedeutung direkt aus der weiblichen Nachkommenschaft verheirateter Frauen errechnet werden, sodass im Gegensatz zur Ableitung aus den Fertilit\u00e4tsraten der m\u00f6gliche Unterschied zwischen realer und rechnerischer Reproduktion nicht diskutiert zu werden braucht. Allerdings geben Familienrekonstitutionsstudien nur ungenau \u00fcber den Anteil Lediger Auskunft, sodass hier ein Element der Sch\u00e4tzung hinzukommt. Trotzdem ergibt sich eine brauchbare Berechnung der Bruttoreproduktionsziffer aus der grundlegenden Gleichung: GRR = M\u00e4dchengeburten \/ Generation verheirateter + lediger Frauen. F\u00fcr die Nettoreproduktion sind entsprechend die Zahlen der \u00fcberlebenden M\u00e4dchen im Generationenabstand einzusetzen.<\/p>\n

      Weit verbreitet sind des Weiteren zwei von Coale und Trussell entworfene spezifische Fruchtbarkeitsma\u00dfe. Sie beruhen auf der Voraussetzung, dass sich nat\u00fcrliche Fertilit\u00e4t in einem bestimmten Verh\u00e4ltnis zwischen den Fertilit\u00e4tsraten im niedrigeren und im h\u00f6heren Alter widerspiegelt und somit in Modelltafeln dargestellt werden kann:<\/p>\n

      i) M: H\u00f6he des Fertilit\u00e4tsniveaus, ausgedr\u00fcckt als Abweichung von dem als 1 gesetzten Referenzmuster. Grunds\u00e4tzlich ergeben sich daraus keine anderen Erkenntnisse als aus dem Vergleich der TMFR. Als Parameter f\u00fcr die Berechnung von m wird der Wert M f\u00fcr die Altersgruppe 20-24 Jahre genommen. Da durch diese Beschr\u00e4nkung Ungenauigkeiten entstehen, wird eine parallele Optimierung von M und m vorgeschlagen.<\/p>\n

      j) m: Numerischer Ausdruck des Umfangs der Geburtenbeschr\u00e4nkung in einer bestimmten Population mit beobachteten Fertilit\u00e4tsraten (ra<\/sub>), berechnet aus der Tafel nat\u00fcrlicher Fertilit\u00e4t nach den Angaben Louis Henrys (na<\/sub>) sowie einem Anpassungsfaktor auf der Grundlage von 43 UN-Datenreihen (va<\/sub>):<\/p>\n

      ma<\/sub> = ln (ra<\/sub> \/ (M na<\/sub>)) \/ va<\/sub>.<\/p>\n

      Statt m als den Mittelwert der einzelnen ma<\/sub> zu berechnen, stehen verschiedene Verfahren zur Findung eines genaueren Werts zur Verf\u00fcgung. Die Bestimmung der Signifikanz des Ergebnisses setzt die Verf\u00fcgbarkeit separater Daten von Geburten und Frauenjahren voraus. In kontrazeptiven Bev\u00f6lkerungen liegt der m-Wert \u00fcber 1, bei Abwesenheit einer altersspezifischen Geburtenbeschr\u00e4nkung schwankt er um 0. Knodel interpretiert in seiner Studie \u00fcber deutsche D\u00f6rfer einen Wert von \u00fcber 0,3 – nach der oben angesprochenen Korrektur f\u00fcr voreheliche Konzeptionen – als Anzeichen f\u00fcr eine um sich greifende Geburtenbeschr\u00e4nkung. Eine genaue Grenze kann es hierf\u00fcr indes nicht geben, denn der Konfidenzintervall (95\u00a0%-Niveau) nimmt bei einer Unterteilung der begrenzten Datenmenge von Familienrekonstitutionen nach Teilzeitr\u00e4umen rasch zu. Wenig sensibel scheint das Ma\u00df m zudem auf das fr\u00fche Auftreten von Geburtenplanung bei kleineren Gruppen zu reagieren. Es wiederholt sich hier die Erkenntnis, dass der Trend in einer Zeitreihe von Werten besser interpretierbar ist als der synchrone Vergleich zwischen unterschiedlichen Populationen oder mit vordefinierten Mustern. Insofern sind durch die Verwendung robusterer Werte wie ALB oder von Zeitreihen altersspezifischer FR \u00e4hnliche Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n

      \u201eNat\u00fcrliche\u201c Fertilit\u00e4tsraten und Faktor v als Grundlage der Ma\u00dfe m und Ig<\/p>\n

       <\/p>\n\n\n\n\n\n\n
      <\/td>\n15-19<\/td>\n20-24<\/td>\n25-29<\/td>\n30-34<\/td>\n35-39<\/td>\n40-44<\/td>\n45-49<\/td>\nTMFR<\/td>\n<\/tr>\n
      Referenzmuster<\/td>\n411<\/td>\n460<\/td>\n431<\/td>\n396<\/td>\n321<\/td>\n167<\/td>\n24<\/td>\n9,00<\/td>\n<\/tr>\n
      Hutterer<\/td>\n<\/td>\n550<\/td>\n502<\/td>\n447<\/td>\n406<\/td>\n222<\/td>\n61<\/td>\n10,94<\/td>\n<\/tr>\n
      v<\/td>\n<\/td>\n0<\/td>\n-0,279<\/td>\n-0,667<\/td>\n-1,042<\/td>\n-1,414<\/td>\n-1,670<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      3. Bestimmung der Mortalit\u00e4t anhand von Kirchenbuchmaterial<\/strong><\/p>\n

      Obwohl die besondere St\u00e4rke der Familienrekonstitutionsmethode in der Bestimmung der Fertilit\u00e4t vergangener Populationen besteht, kann aus den biografischen Daten der Familienrekonstitutionen auch eine Anzahl von Kennziffern zur Mortalit\u00e4t bis hin zu vollst\u00e4ndigen Sterbetafeln gewonnen werden. Das setzt allerdings gr\u00f6\u00dfere Datens\u00e4tze voraus als sie im Rahmen einer Studie \u00fcber ein einzelnes Kirchspiel in der Regel zur Verf\u00fcgung stehen. Diese Einschr\u00e4nkung betrifft nicht die Analyse der S\u00e4uglings- und Kindersterblichkeit. Da dort zugleich der R\u00fcckbezug auf das famili\u00e4re Umfeld hergestellt werden kann, geh\u00f6ren gerade diese Auswertungen zum Standardrepertoire historisch-demographischer Parochialstudien.<\/p>\n

      Die Berechnung der S\u00e4uglingssterblichkeit<\/strong> (Gestorbene im 1. Lebensjahr \/ Geborene) ist bei einer entsprechenden Datenqualit\u00e4t weitgehend unproblematisch, sofern sie die Totgeburten einschlie\u00dft. Zur Umgehung der bereits angesprochenen konfessionellen Unterschiede in der Registrierung der Totgeburten und zu Vergleichszwecken wird nicht selten diese historische Variante der Definition der S\u00e4uglingssterblichkeit gew\u00e4hlt. Aus grunds\u00e4tzlichen Erw\u00e4gungen ist indes eine st\u00e4rkere Ann\u00e4herung an die heute \u00fcbliche Berechnungsweise auf der Grundlage der Lebendgeborenen anzustreben. Einen Anhaltspunkt dazu bildet die Verteilung der verstorbenen Kinder, die am Kalendertag der Geburt verzeichnet wurden, auf die beiden in Frage kommenden Kategorien der Lebend- und Totgeborenen. Dieses Verh\u00e4ltnis ist im 18. und 19. Jahrhundert als stabil anzunehmen. Nach relativ zuverl\u00e4ssigen Daten aus dem 19. Jahrhundert k\u00f6nnen 75% – 80% der am Tage der Geburt Verstorbenen als Totgeburten betrachtet werden. Diese zur Ber\u00fccksichtigung einer leichten Unterregistrierung im 18. Jahrhundert auf 3:1 festgesetzte Proportion zwischen Tot- und Lebendgeborenen liegt der umfangreichsten deutschen Sterbetafelsammlung auf der Grundlage von Kirchenb\u00fcchern zugrunde. Sie ist deshalb zumindest als Erg\u00e4nzung zu einer alleinigen Berechnung der S\u00e4uglingssterblichkeit unter Einschluss der Totgeburten zu empfehlen.<\/p>\n

      Als besonders wichtig f\u00fcr die Interpretation von Hinweisen auf die Einflussfaktoren der S\u00e4uglingssterblichkeit hat sich zudem die Untergliederung der Sterbef\u00e4lle im ersten Lebensjahr in Neugeborenensterblichkeit (0-28 Tage) sowie in das weitere erste und das zweite Lebenshalbjahr erwiesen, was auch bei kleineren Datens\u00e4tzen durchf\u00fchrbar ist. Zur \u00dcberpr\u00fcfung der Vollst\u00e4ndigkeit der Registrierung kann es zudem erforderlich sein, innerhalb der Neugeborenensterblichkeit weitere Spezifizierungen vorzunehmen.<\/p>\n

      Insgesamt wenig ergiebig sind bisher die Versuche geblieben, aus dem Verlauf der Sterblichkeit innerhalb des ersten Lebensjahrs Schl\u00fcsse auf das Stillverhalten<\/strong> zu ziehen. Diese biometrische Analyse kann entweder unter der Verwendung von kumulierten Monatswerten grafisch durchgef\u00fchrt werden, wobei die Abszisse in einer besonderen Form skaliert ist (log3<\/sup>(n+1)), oder aber durch die Berechnung einer Steigungsrate, wof\u00fcr wiederum nur die kumulierten Werte am Ende des 1., 6. und 12. Monats ben\u00f6tigt werden. Klarer sind die Hinweise auf die durchschnittliche Stilldauer, die sich aus der Differenz zwischen dem Geburtenabstand nach einem fr\u00fchen Tod eines S\u00e4uglings (sp\u00e4testens bis zum Ende des 1. Monats) und nach einer \u00fcberlebenden Geburt ergeben. Diesem Verfahren liegt die Annahme zugrunde, dass die durch das Stillen hervorgerufene tempor\u00e4re Unfruchtbarkeit (Amenorrh\u00f6e) \u2013 \u00a0eine an die Stilldauer gekoppelte sexuelle Enthaltsamkeit wird in Europa demnach als wenig wahrscheinlich anzusehen \u2013 \u00a0diesen Unterschied zumindest f\u00fcr einen Vergleich zwischen verschiedenen Regionen hinreichend genau determiniert. Um den Einfluss einer willentlichen Geburtenplanung zu minimieren, werden nur die ersten beiden Geburtenabst\u00e4nde in einer Familie zur Berechnung herangezogen. Das letzte Intervall ist grunds\u00e4tzlich auszuschlie\u00dfen.<\/p>\n

      Sofern nur in einem sehr geringen Ma\u00dfe Kinder aus der Beobachtung verschwinden, ist eine Berechnung der Kindersterblichkeit<\/strong> ebenfalls in R\u00fcckbezug auf die Geborenen einer Generation m\u00f6glich. Grunds\u00e4tzlich empfiehlt es sich, nach dem Prinzip der Sterbetafel den Quotienten im Verh\u00e4ltnis zur Risikopopulation zu berechnen. Dazu ist die jeweilige Grundgesamtheit um die in der vorherigen Altersklasse Gestorbenen zu verringern. Da es sich um echte Generationen (Kohorten) handelt, ist das Ergebnis die Sterbewahrscheinlichkeit in der Alterklasse von x bis x+n (n<\/sub>qx<\/sub>). Anwendbar ist diese Methode ohne Korrekturen um Abwanderungsverluste f\u00fcr die 1-10j\u00e4hrigen und selbst bis zum 15. Lebensjahr, nach Ma\u00dfgabe der Datenauswahl und unter Ber\u00fccksichtigung der lokalen Verh\u00e4ltnisse im Zusammenhang mit dem Eintreten in das Arbeitsleben.<\/p>\n

      Sp\u00e4testens in der Altersgruppe der Heranwachsenden verlieren sich f\u00fcr viele Personen die Spuren im biografisch strukturierten Kirchenbuchmaterial. Erst bei den verheirateten Personen ist erneut von einer relativ stabilen Anwesenheit in der Gemeinde auszugehen. Schwieriger gestaltet sich die Definition der Risikopopulation au\u00dferhalb dieser ortsans\u00e4ssigen Ehen, sofern erg\u00e4nzende Quellen zu den Kirchenb\u00fcchern fehlen. Bei Ledigen ist dann in der Regel erst der Sterbeeintrag ein Beleg f\u00fcr Sesshaftigkeit, da diese Gruppe in den Heirats- und Geburtsregistern nicht dokumentiert ist. \u00dcber die Sterblichkeit von Migranten schlie\u00dflich lassen sich mit keiner der hier vorzustellenden Methoden Aussagen treffen. Sie ber\u00fccksichtigen auch nicht das Risiko einer Verzerrung der Ergebnisse durch R\u00fcckwanderungen im Alter \u2013 eine in vorindustrieller Zeit bei gen\u00fcgend gro\u00dfen Kirchspielgruppen durchaus vertretbare Ungenauigkeit. Um trotz dieser Schwierigkeiten und Einschr\u00e4nkungen die Mortalit\u00e4t auch in h\u00f6heren Altersgruppen<\/strong> verfolgen zu k\u00f6nnen, sind zwei L\u00f6sungswege vorschlagen worden. Der erste besteht in einer separaten Sterbetafel f\u00fcr diese Alter, der zweite in einer kontinuierlichen Tafel unter Ber\u00fccksichtung der Abwanderung.<\/p>\n

      a) Die Erstellung zweier getrennter Sterbetafeln<\/strong> f\u00fcr das Kindes- und f\u00fcr das Erwachsenenalter schl\u00e4gt Henry vor. Die Erste ist in der oben beschriebenen Weise zu berechnen, mit der Geburt als Beginn der Beobachtung und der Annahme einer Anwesenheit bei Anwesenheit der Eltern. F\u00fcr die Zweite stellt sich das Problem des Verweilens in der Risikopopulation ungleich komplexer dar, sodass die Zahlen f\u00fcr die sogenannten Inkremente und Dekremente nicht eindeutig bestimmbar sind. F\u00fcr die Altersgruppe der 15-25j\u00e4hrigen muss auf die Anwendung einer solchen Methode v\u00f6llig verzichtet werden. Henry w\u00e4hlt deshalb als Population die am Ort geborenen M\u00e4nner und Frauen, die zwischen dem 25. und 40. Lebensjahr heiraten. Da das Ende der Beobachtung unabh\u00e4ngig von der Sterblichkeit angesetzt werden muss, kann die Auswahl nicht auf einen bestimmten Ehetypen beschr\u00e4nkt werden, so dass auch Verbindungen mit Ehepartnern aufgenommen werden m\u00fcssen, bei denen Angaben zu den Todesdaten fehlen. Daraus folgen in solchen F\u00e4llen zwei verschiedene Annahmen f\u00fcr den Zeitpunkt des Todes, die als minimales und als maximales Alter definiert werden. Nach Ma\u00dfgabe der Quellen wird das Alter zum Zeitpunkt des letzten Auftretens als das minimale gesetzt, das Alter bei der ersten Erw\u00e4hnung des Ablebens als das maximale. Entsprechend ist eine Sterbetafeln mit der h\u00f6chsten und eine mit der geringsten angenommenen Sterblichkeit zu konstruieren. Personen mit unbekanntem Schicksal werden von Henry als bis zum Alter von 60 Jahren lebend in die zweite Tafel aufgenommen. Auf der Grundlage zweier so errechneter Reihen von Sterbewahrscheinlichkeiten zwischen dem 25. und 60. Lebensjahr kann mit Hilfe von Modellsterbetafeln die Bandbreite der Mortalit\u00e4t eingegrenzt werden. Als wahrscheinliches Mortalit\u00e4tsmuster ergibt sich dann eine mittlere Tafel, in dem von Henry angef\u00fchrten Beispiel das UN-Sterbetafelniveau 15 als Mittel der Niveaus 10 und 20.<\/p>\n

      b) Eine andere Ann\u00e4herung an das wahrscheinlichste Mortalit\u00e4tsmuster ist, ohne den Umweg \u00fcber zwei von der Realit\u00e4t mutma\u00dflich etwa gleich weit entfernte Muster, m\u00f6glich. Eine gen\u00fcgende Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes vorausgesetzt, bieten sich an Stelle der von Henry ausgew\u00e4hlten Ehepaare die Generationen von Kindern aus den Ehen ortsans\u00e4ssiger Familien als eine andere vom Mortalit\u00e4tsrisiko unabh\u00e4ngig definierte Population an. Deren Biographien sind bis zum Tode oder bis zur Abwanderung zu verfolgen. Gro\u00dfe Sorgfalt muss bei der Erstellung solcher integraler Sterbetafeln<\/strong> auf die Definition des Abwanderungszeitpunkts gelegt werden, der bei Verheirateten ohne Sterbeeintrag entweder kurz nach der Heirat oder nach der Geburt des letzten Kindes im Untersuchungsgebiet anzunehmen ist. In den Berliner Sterbetafeln, zu deren Berechnung diese Methode angewandt wurde, ist hierf\u00fcr ein Zeitraum von einem Jahr nach dem letzten Ereignis angesetzt, was der H\u00e4lfte von kurzen Geburtenabst\u00e4nden entspricht. Lediglich sch\u00e4tzen l\u00e4sst sich der Abwanderungszeitpunkt f\u00fcr ausw\u00e4rts oder gar nicht heiratende Personen, bei denen die Anwesenheit nur f\u00fcr das Kindesalter belegt ist. In gro\u00dfen Datens\u00e4tzen mit einer Vielzahl ausgewerteter Quellen sinkt deren Anteil unter 3%, sodass davon keine erheblichen Unsicherheiten ausgehen.<\/p>\n

      Bei gro\u00dfen Datens\u00e4tzen mit einer dichten Folge von Sterbetafeln ist auch die Umrechnung der urspr\u00fcnglichen Generationentafeln in Periodentafeln m\u00f6glich, sodass die Mortalit\u00e4tsverh\u00e4ltnisse bezogen auf einen Kalenderzeitraum dargestellt werden k\u00f6nnen. Dieser l\u00e4sst sich auf eine Dekade mit einer Ungenauigkeit von \u00b1 5 Jahre eingrenzen, was f\u00fcr die Analyse historischer Entwicklungen in der Regel ausreichend ist. Dazu m\u00fcssen die f\u00fcr die Generationen berechneten wirklichen Sterbewahrscheinlichkeiten (hier f\u00fcnfj\u00e4hrige 5<\/sub>qx<\/sub>) in Zehnjahresbl\u00f6cken entlang der Zeitachse verschoben werden (Translation<\/strong>). Anschlie\u00dfend lassen sich erneut die \u00fcblichen aus Sterbetafeln zu gewinnenden Kennziffern berechnen, also auch die mittlere Lebenserwartung beim Eintritt in die betreffende Altersklasse. Als mittlere Lebenserwartung bei der Geburt (e0<\/sub>) stellt sie den k\u00fcrzesten Ausdruck der Sterblichkeitsverh\u00e4ltnisse dar. Da die Sterbewahrscheinlichkeiten au\u00dfer im fr\u00fchen Kindesalter angesichts der begrenzten Datenmenge bei Kirchenbuchauswertungen und der Ungenauigkeit der Bestimmung des Abwanderungszeitpunkts nicht genauer als f\u00fcr 5-Jahres-Altersgruppen zu berechnen sind, erfolgt die Ableitung der Sterbetafelma\u00dfe aus den 5<\/sub>qx<\/sub> nach dem Verfahren Reeds und Merrells f\u00fcr \u201eabridged tables\u201c.<\/p>\n

      Einer Rekonstruktion der Alterspyramide<\/strong> der Bev\u00f6lkerung zu einem bestimmten Zeitpunkt ist durch die R\u00fcckrechnung aus einer umfangreichen Stichprobe zu den Sterbealtern vom I.N.E.D. durchgef\u00fchrt worden. Diesem Verfahren liegt die Annahme einer geschlossenen Bev\u00f6lkerung zugrunde, in der die geringen Au\u00dfenwanderungen nicht ber\u00fccksichtigt zu werden brauchen. Eine Alterspyramide ergibt sich unter diesen Bedingungen aus einem Querschnitt durch die verschiedenen Generationen, die auf der Grundlage der bekannten Angaben zum Geburtsjahr (definiert als Todesjahr minus Alter) und zum Todesjahr rekonstruiert werden k\u00f6nnen. Im Fall der franz\u00f6sischen Daten aus dem 18. Jahrhundert treten Differenzen zwischen der Anzahl der nach einer R\u00fcckrechnung aus den Gestorbenenzahlen zu erwartenden Geburten und den tats\u00e4chlich registrierten Taufen auf. Dieses Defizit wird mit einer Unterregistrierung von Sterbef\u00e4llen im Kindesalter erkl\u00e4rt. F\u00fcr die Einsch\u00e4tzung der Sterbewahrscheinlichkeiten ist die aus einer solchen Diagnose abzuleitende Korrektur nicht unproblematisch, so dass der Nutzen dieses Verfahrens begrenzt ist.<\/p>\n

      4. Erweiterung der demographischen Analyse durch historisches Volksz\u00e4hlungsmaterial<\/strong><\/p>\n

      Um die auf der Grundlage von Familienrekonstitutionen berechneten Fertilit\u00e4tsraten als Gesamtfertilit\u00e4t einer bestimmten Bev\u00f6lkerung ausdr\u00fccken zu k\u00f6nnen, ist vereinzelt der f\u00fcr das European Fertility Project in Princeton entwickelte Index Ig <\/sub>\u00a0verwendet worden. Das ist nur unter Verwendung eines fiktiven Altersaufbaus der Bev\u00f6lkerung (f\u00fcr Deutschland wie im Jahre 1871 angenommen) m\u00f6glich, sodass dem Ergebnis kein h\u00f6herer Aussagewert zukommen kann als der direkten Relation zwischen der beobachteten TMFR und der TMFR der Hutterer. Als komprimierte Information \u00fcber das gesamte Fertilit\u00e4tsniveau einer Population gut geeignet sind die Princeton-Indizes, sobald sich anhand von historischem Volksz\u00e4hlungsmaterial die Altersverteilung tats\u00e4chlich bestimmen l\u00e4sst. In solchen F\u00e4llen sind auch genauere Auswertungen zur Mortalit\u00e4t m\u00f6glich. Bei einer entsprechenden Qualit\u00e4t der Sterberegister oder daraus gewonnener differenzierter Statistiken der Beh\u00f6rden ist dann punktuell auch ohne die Massenauswertung von individuellen Daten die Erstellung von Sterbetafeln m\u00f6glich.<\/p>\n

      Eine unabdingbare Voraussetzung f\u00fcr die differenzierte Berechnung der Gesamtfruchtbarkeit <\/strong>ist eine Unterscheidung der Geburten nach ehelichen und unehelichen, sowie der Frauen im geb\u00e4rf\u00e4higen Alter nach F\u00fcnfjahresaltersgruppen und nach dem Zivilstand. Die Princeton-Indizes werden auf dieser Grundlage als eine Relation zwischen der beobachteten Geburtenzahl und der erwarteten berechnet, wie sie bei Huttererfrauen unter den Bedingungen der gegebenen Bev\u00f6lkerungsstruktur eingetreten w\u00e4re. F\u00fcr das am h\u00e4ufigsten verwandte Ma\u00df Ig<\/sub> (Index der ehelichen Fruchtbarkeit) bedeutet das eine Division der Anzahl der legitimen Geburten (Bl<\/sub>) durch die Summe der f\u00fcr die sieben Altersgruppen (15-49 im F\u00fcnfjahresintervall i) getrennt errechneten Produkte aus der FR der Hutterer (Fi<\/sub>) und der Anzahl der verheirateten Frauen (mi<\/sub>):<\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      Analog werden If<\/sub> (Index der gesamten Fruchtbarkeit) und Ih<\/sub> (Index der unehelichen Fruchtbarkeit) errechnet. In der Regel wird der Durchschnitt der Geburtenzahl von mehreren Jahren um die Volksz\u00e4hlung zugrunde gelegt, um zuf\u00e4llige Schwankungen zu begrenzen. Bei einer weniger differenzierten Datengrundlage kann statt der Princeton-Indizes auch eine allgemeine Fruchtbarkeitsziffer (FZ) als Quotient aus den Lebendgeborenen und der Anzahl der Frauen zwischen 15 und 45 oder 50 Jahren errechnet werden; sie l\u00e4sst sich gegebenenfalls noch f\u00fcr die verheirateten Frauen spezifizieren. Zeitreihen f\u00fchren hier bei einem sich \u00fcblicherweise nur wenig \u00e4ndernden Heiratsverhalten zu den gleichen Schl\u00fcssen wie die Verwendung der Princeton-Indizes f\u00fcr die allgemeine und die eheliche Fertilit\u00e4t.<\/p>\n

      Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten<\/strong> (qx<\/sub>) k\u00f6nnen aus einer Altersverteilung der Sterbef\u00e4lle und einer entsprechenden Aufstellung f\u00fcr die Bev\u00f6lkerung nach dem \u00fcblichen Verfahren \u00fcber die Sterbeziffern (mx<\/sub>) errechnet werden. Da zum einen die Altersangaben in den Urlisten historischer Volksz\u00e4hlungen der Attraktion runder Zahlen, einer \u00dcbersch\u00e4tzung hoher Alter und manchmal auch einer geschlechtsspezifischen Untersch\u00e4tzung in bestimmten Altersgruppen unterliegen und zum anderen in zeitgen\u00f6ssischen Auswertungen ohnehin nur grobe Altersklassen angegeben sind \u2013 \u00a0hinzu kommt noch die Praxis der Angabe von angefangenen statt von vollendeten Jahren \u2013, l\u00e4sst sich nur mit f\u00fcnf- oder gar zehnj\u00e4hrigen Intervallen arbeiten. Dementsprechend kommen die oben erw\u00e4hnten besonderen Umrechnungsformeln f\u00fcr abgek\u00fcrzte Sterbetafeln zum Tragen. Zum Vergleich zwischen verschiedenen kleineren Populationen sind auch die so errechneten 5<\/sub>q0<\/sub> oft nicht signifikant unterscheidbar oder aufgrund der Quellenlage nicht hinreichend interpretationsf\u00e4hig. Als komprimiertes Ma\u00df f\u00fcr Sterblichkeitsunterschiede kann in solchen F\u00e4llen \u00fcber die mittlere Lebenserwartung hinaus die standardisierte Sterbeziffer<\/strong> mit Gewinn herangezogen werden. Die dazu verwandte Bezugsgr\u00f6\u00dfe (Standard) einer Altersverteilung ist beliebig. Die standardisierte Sterbeziffer leitet sich aus der erwarteten Anzahl der Sterbef\u00e4lle ab (Produkt aus der Sterbeziffer (mx<\/sub>), der beobachteten Population und der Anzahl der Lebenden in der zum Standard erhobenen Vergleichspopulation). Diese absoluten Zahlen sind f\u00fcr alle Altersklassen zu berechnen und anschlie\u00dfend zu addieren. Wie bei der Berechnung einer gew\u00f6hnlichen Sterbeziffer ist dann die Summe der (hier hypothetisch) Gestorbenen durch die Gesamtzahl der Lebenden (hier in der Standardpopulation) zu dividieren.<\/p>\n

      Wenn sich kein direkter Zugang zur Berechnung des Heiratsalters<\/strong> (x) durch die Auswertung der Kirchenb\u00fccher ergibt, k\u00f6nnen diese Angaben f\u00fcr die Erstheiraten recht zuverl\u00e4ssig aus einem entsprechend differenzierten Volksz\u00e4hlungsmaterial oder durch die Auswertung von Seelenlisten mit Angaben \u00fcber das Alter und den Zivilstand erschlossen werden. Diese Methode ist von Hajnal beschrieben worden. Sie erfordert zun\u00e4chst die Berechnung der Ledigenquote in Prozent pro F\u00fcnfjahresaltersgruppe zwischen 15 und 55 Jahren und des Mittelwerts (z) der beiden Altersgruppenquoten zwischen 45 und 55. Dann werden (1.) die einzelnen Prozentwerte bis 50 Jahre (ya<\/sub>) aufsummiert, mit 5 multipliziert und (2.) die Summe um 1500 f\u00fcr die Alterjahre bis 15 erh\u00f6ht. Von der Summe wird (3.) der mit dem Faktor 50 multiplizierte Mittelwert z subtrahiert und (4.) in einem letzten Schritt das Ergebnis durch die Differenz zwischen 100 und z dividiert:<\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      Nicht unerw\u00e4hnt bleiben soll in diesem Zusammenhang, dass auch fr\u00fchneuzeitliche Z\u00e4hlungen bereits oftmals so genau oder zumindest so gleichbleibend ungenau waren, dass sie in Verbindung mit der Vitalstatistik eine Einsch\u00e4tzung der Nettomigration<\/strong> erm\u00f6glichen. Dieser Wert ergibt sich aus dem Vergleich der Bev\u00f6lkerungszunahme zwischen zwei Z\u00e4hlungen und dem Saldo der Geborenen und Gestorbenen, nach einer eindeutigen Zuordnung der Totgeburten. In der Regel erreichten die Methoden der Erhebung der Vitalstatistik allerdings zu einem fr\u00fcheren Zeitpunkt einen hohen Grad an Zuverl\u00e4ssigkeit als die Einwohnerz\u00e4hlungen, bei denen die Verfahren zudem naturgem\u00e4\u00df st\u00e4rker variierten. Diese Tatsache machen sich Korrekturverfahren zu historischen Volksz\u00e4hlungsergebnissen <\/strong>zunutze. Treten in den Statistiken abrupt Nettozuwanderungen auf, so kann dies auf eine Verbesserung im Z\u00e4hlverfahren zur\u00fcckzuf\u00fchren sein. F\u00fcr den Zeitraum zwischen 1816 und 1840 treten solche scheinbaren Wanderungsgewinne in einigen preu\u00dfischen Provinzen auf. Gegl\u00e4ttete Migrationsbilanzen stellen in diesem Fall eine M\u00f6glichkeit dar, die \u00e4lteren Einwohnerzahlen nach oben zu korrigieren. Das hat auch einen gewissen Einfluss auf die Bev\u00f6lkerungsgr\u00f6\u00dfe Deutschlands im genannten Zeitraum.<\/p>\n

      Ein weiteres wichtiges Ma\u00df stellt schlie\u00dflich die j\u00e4hrliche Zuwachsrate<\/strong> (r) der Bev\u00f6lkerung dar, die zwischen zwei weiter auseinanderliegenden Einwohnerzahlen (P) auf der Basis des nat\u00fcrlichen Logarithmus errechnet werden sollte:<\/p>\n

      r = ln(Pb<\/sub>\/Pa<\/sub>) \/ (b-a).<\/p>\n

      5. Anwendung von Erkenntnissen \u00fcber stabile Bev\u00f6lkerungen<\/strong><\/p>\n

      Nicht im Bereich der Kirchenbuchauswertungen, sondern auf der Ebene der Arbeit mit regionalen oder nationalen Datens\u00e4tzen angesiedelt ist das Problem der Rekonstruktion der bestimmenden Kr\u00e4fte der Bev\u00f6lkerungsbewegung auf der Grundlage unvollst\u00e4ndiger oder ungen\u00fcgend differenzierter Rohdaten. Zeitreihen dieser Art entstehen aus Stichproben einer gen\u00fcgenden Anzahl von Kirchenbuchausz\u00e4hlungen, oder sie verdanken ihre Existenz der Umsicht und Sorgfalt der zeitgen\u00f6ssischen Beh\u00f6rden.<\/p>\n

      In der historischen Bev\u00f6lkerungsforschung sind erst in j\u00fcngster Zeit die praktischen Anwendungsm\u00f6glichkeiten der Theorie der stabilen Bev\u00f6lkerungen erkannt worden, die im Wesentlichen bereits von Lotka ausformuliert worden ist. Den Kern bildet der mathematische Beweis, dass der Altersaufbau einer Bev\u00f6lkerung unter dem Einfluss einer konstanten Fertilit\u00e4t und Mortalit\u00e4t (asymptotisch) stabil ist (Ergodizit\u00e4t). Es handelt sich dabei zun\u00e4chst um den Entwurf eines Modells, dem beobachtete Bev\u00f6lkerungen nie vollst\u00e4ndig entsprechen. Nur um den Preis eines gewissen Verlusts an Authentizit\u00e4t ist aber eine mathematische Definition von Wechselbeziehungen zwischen den einzelnen demographischen Variablen zu erhalten. Als ein Resultat der praktischen Umsetzung der Theorie ist die Verwendung von Modellsterbetafeln zu nennen. F\u00fcr die historische Arbeit exemplarisch geworden und deshalb hier n\u00e4her zu betrachten ist die darauf fu\u00dfende R\u00fcckberechnung der englischen Bev\u00f6lkerung durch Wrigley und Schofield, der als Datengrundlage lediglich lange Reihen der einfachen Geborenen- und Gestorbenenzahlen in Verbindung mit einer Volksz\u00e4hlung und einer Sterbetafel aus dem 19. Jahrhundert zur Verf\u00fcgung stehen. Mit Hilfe der Methode der R\u00fcckprojektion (back projection<\/strong>) wird daraus die englische Bev\u00f6lkerungsentwicklung ab 1541 rekonstruiert. Es versteht sich von selbst, dass dazu einige Parameter nur gesch\u00e4tzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

      Im Vorfeld bestimmen Wrigley und Schofield die Geburten\u00fcberschussziffer aus dem Quotienten aus Geburten und Sterbef\u00e4llen, wobei die Sterbeziffer f\u00fcr diesen Zweck als konstant angenommen wird. In seiner allgemeinen Form gibt dieser Quotient auch unabh\u00e4ngig von der R\u00fcckprojektion im Vergleich zwischen verschiedenen Gebieten Hinweise auf unterschiedliche Zuwachsraten. Umfangreiche Berechnungen dieser Art stellte bereits S\u00fc\u00dfmilch an. Um aus der Geburten\u00fcberschussziffer die allgemeine Bev\u00f6lkerungszunahme abzuleiten, m\u00fcssen allerdings weitere Angaben zum Umfang der Migrationen herangezogen werden.<\/p>\n

      Die eigentliche Arbeit mit Modellen beginnt mit der Erstellung eines Satzes von Sterbetafeln (im Falle der englischen Bev\u00f6lkerungsrekonstruktion basierend auf dem Modell \u201eNord\u201c und der Farrschen Sterbetafel) aus den vorliegenden Daten zum 19. Jahrhundert. Aus diesem Pool werden dann nach Ma\u00dfgabe des allgemeinen Mortalit\u00e4tsniveaus alle Tafeln entnommen, die auf die Bev\u00f6lkerung seit dem 16. Jahrhundert anzulegen sind. In F\u00fcnfjahresschritten und in mehreren Durchg\u00e4ngen werden nun die Einwohnerzahl und der Altersaufbau f\u00fcr die fiktiven Zensusjahre ermittelt. Damit ist auch die Anzahl der Frauen im geb\u00e4rf\u00e4higen Alter festgelegt. Um daraus wiederum die Bruttoreproduktionsrate (gross reproduction rate, GRR) abzuleiten, wird unter Annahme eines festen mittleren Geb\u00e4ralters (f\u00fcr England 32 Jahre) die Anzahl der beobachteten Geburten durch die Anzahl der nach einer Modellfertilit\u00e4tstafel bei einer GRR von 1 zu erwartenden Geburtenzahl dividiert. Da auch die \u00dcberlebenswahrscheinlichkeit bis zum mittleren Geb\u00e4ralter (p\u00a0(\u0305m)) aus einer Modelltafel abzuleiten ist, folgt daraus in Verbindung mit der GRR die Nettoreproduktionsrate<\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      und \u2013 f\u00fcr England bei einer Annahme eines mittleren Generationenabstands (T) von 31,5 \u2013 die intrinsische Zuwachsrate der stabilen Bev\u00f6lkerung<\/p>\n

      r = ln NRR \/ T.<\/p>\n

      Das gro\u00dfe Gewicht der Modelle, die einfachen Serien von Geburten und Sterbef\u00e4llen gleichsam \u00fcbergest\u00fclpt werden, hat zu der Anregung gef\u00fchrt, doch gleich von einer fiktiven Ausgangsbev\u00f6lkerung auszugehen und daraus die weitere Entwicklung nach vorn zu projizieren (inverse projection<\/strong>). Bestechend ist bei dieser Vorgehensweise nicht nur der im Vergleich zum Projekt Wrigley\/Schofields minimale Aufwand an Berechnungen, sondern auch die elegante Art des Umgehens von Schwierigkeiten und Fehlerquellen des R\u00fcckprojektionsverfahrens. Vom Standpunkt der historischen Genauigkeit wird an der inverse projection vor allem die willk\u00fcrliche Setzung der Alterspyramide der Ausgangsbev\u00f6lkerung kritisiert. Mit den Worten des Demographen Ron D. Lees l\u00e4sst die Ergodizit\u00e4t aber die Eingangsstruktur vergessen, w\u00e4hrend die R\u00fcckprojektion sie unter dem Anspruch der Genauigkeit letztlich gleichfalls nur erfindet. Tats\u00e4chlich ergeben sich mit der Vorw\u00e4rtsprojektion n\u00fctzliche Einsch\u00e4tzungen der allgemeinen Bev\u00f6lkerungsentwicklung, die mit Hilfe einfacher Computerprogramme in die Reichweite eines Einzelforschers au\u00dferhalb von Gro\u00dfprojekten ger\u00fcckt werden. Vorausgesetzt ist allerdings immer die Verf\u00fcgbarkeit vitalstatischer Reihen, sofern eine historische Arbeit beabsichtigt ist und nicht lediglich die Erstellung von Hypothesen.<\/p>\n

      Falls eine hinreichend genaue Aufgliederung der Sterbef\u00e4lle (D) nach dem Alter vorliegt, bietet sich ein weiterer L\u00f6sungsweg f\u00fcr die zentrale Frage des Verh\u00e4ltnisses von Bruttoreproduktion und Sterblichkeit in historischen Bev\u00f6lkerungen an. Er umgeht einen neuralgischen Punkt der Modellsterbetafeln, die invariable Beziehung zwischen den Sterbewahrscheinlichkeiten in den einzelnen Altersklassen. Der Ansatz basiert auf dem Nachweis Bourgeois-Pichats, dass sich aus unvollst\u00e4ndigen Daten zu realen Bev\u00f6lkerungen Ziffern zur Sterblichkeitsentwicklung in sehr guter N\u00e4herung direkt ableiten lassen (Konzept der semistabilen Bev\u00f6lkerung<\/strong>). Der wichtigste Schritt dahin ist die Ersetzung der unbekannten intrinsischen Zuwachsrate (r) durch die beobachtete reale. Diese Setzung ist nach Bourgeois-Pichat m\u00f6glich unter der Bedingung einer wenig variablen Fertilit\u00e4t, wie sie vor dem breiten Einsetzen der Kontrazeption vorherrschte. Unter dieser Annahme und unter der Bedingung, dass die Methode nicht auf die Kindersterblichkeit oder unkritisch auf Sonderf\u00e4lle, wie isoliert betrachtete St\u00e4dte mit einer starken Zuwanderung, Anwendung findet, l\u00e4sst sich die \u00dcberlebenskurve aus der Altersverteilung der Gestorbenen ableiten, und aus dieser wiederum k\u00f6nnen die anderen Sterbetafelfunktionen gewonnen werden. Letztlich reduziert sich die Formel zur Berechnung der Sterbewahrscheinlichkeiten (q) f\u00fcr die Alter ab 15 Jahre auf:<\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      Die Werte der gesamten Kindersterblichkeit bis zum 15. Geburtstag sind dagegen wie oben erw\u00e4hnt in der Form einer Generationentafel (degressiv von den Geburten des gegebenen Zeitraums) zu errechnen.<\/p>\n

      Die Ergebnisse lassen sich an einigen historischen Sterbetafeln \u00fcberpr\u00fcfen. Das Verfahren erm\u00f6glicht es demnach durchaus, signifikante Ver\u00e4nderungen der Sterbewahrscheinlichkeiten (>\u00a010\u00a0%) mit gro\u00dfer Sicherheit auch bei einem gewissen Umfang von Migrationen in den mittleren Altersgruppen zu erkennen. Hier dient es aber in erster Linie dazu, eine Beziehung zwischen p\u00a0(`m\u00a0) und GRR herzustellen. Aufgrund der starken Abh\u00e4ngigkeit der Sterbewahrscheinlichkeiten von der als intrinsisch gesetzten Zuwachsrate sind Beobachtungszeitr\u00e4ume vorzuziehen, deren L\u00e4nge eine gewisse Stabilit\u00e4t der Geburten\u00fcberschussziffer garantiert. In der Praxis ergeben sich bereits f\u00fcr F\u00fcnfjahresabschnitte verwendbare Ergebnisse auf Provinzebene. Die Verwendung der beobachteten Zuwachsrate als Ersatz f\u00fcr die intrinsische erm\u00f6glicht auch eine Einsch\u00e4tzung der Reproduktion. Grundlegend f\u00fcr deren Berechnung ist hier die schon erw\u00e4hnte Beziehung r = lnNRR \/ T, wobei der mittlere Generationenabstand in stabilen Bev\u00f6lkerungen (T) eng mit dem beobachteten (`m\u00a0) verkn\u00fcpft ist. Aus NRR = p (`m ) * GRR folgt in Verbindung mit der vorangegangenen Definition von r:<\/p>\n

      GRR = erT <\/sup>\u00a0\/ p (`m ).<\/p>\n

      Die Ersetzung der intrinsischen Zuwachsrate durch die Geburten\u00fcberschussziffer bringt eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit mit sich. In der englischen Reihe (nach Wrigley\/Schofield) liegt die Abweichung f\u00fcr r im Durchschnitt der Jahre 1741-1840 bei 7\u00a0%. F\u00fcr p (`m ) und GRR halbiert sich diese Fehlermarge. Da sich zudem selbst f\u00fcr das Deutschen Reich 1881\/90 und 1891\/1900 eine brauchbare Sch\u00e4tzung der GRR mit einer Ungenauigkeit von nur 4,6 % bzw. 4,8\u00a0% ergibt, kann die hier entworfene GRR-Formel als ein n\u00fctzliches Instrument bei der Arbeit mit historischen Daten angesehen werden. Auf diese Weise sind die Fertilit\u00e4t (GRR) und die Mortalit\u00e4t (\u00a0p\u00a0(`m\u00a0)\u00a0) anhand des gegebenen Quellenmaterials \u2013 also ohne Volksz\u00e4hlungsdaten mit verwertbaren Altersangaben \u2013 mit einer Genauigkeit berechenbar, die dem Vergleich mit der R\u00fcckprojektionsmethode standh\u00e4lt.<\/p>\n

      Im Vergleich mit den Ergebnissen der R\u00fcckprojektion ist noch eine letzte Bemerkung angebracht. Probleme, wie die Vernachl\u00e4ssigung des Einflusses einer Mortalit\u00e4tsver\u00e4nderung im geb\u00e4rf\u00e4higen Alter auf die wirkliche Bruttoreproduktion, k\u00f6nnen bei der hier vorgestellten Methode nicht auftreten, denn GRR ist dort als die Summe der effektiven Fertilit\u00e4t der lebenden und \u00fcberlebenden Frauen definiert. So ist es zun\u00e4chst nicht weiter verwunderlich, dass eine Ableitung der GRR aus den von der Mortalit\u00e4t im geb\u00e4rf\u00e4higen Alter abstrahierenden Fertilit\u00e4tsraten demgegen\u00fcber systematisch h\u00f6here Werte ergibt. Dieser Effekt wird in der Rekonstruktion der englischen Bev\u00f6lkerungsgeschichte zum Teil abgefangen, indem die aus den Fertilit\u00e4tsraten der Parochialstudien errechneten Bruttoreproduktionsziffern nach unten korrigiert werden. Bei sehr jungen Heiratsaltern steigen diese Abweichungen allerdings \u00fcberproportional an. Das hat zur Folge, dass das von Wrigley\/Schofield angewandte Verfahren der GRR-Berechnung tendenziell auch den Einfluss eines sinkenden Heiratsalters auf die Zuwachsrate \u00fcbersch\u00e4tzt.<\/p>\n

      Da eine relativ geringf\u00fcgige Ver\u00e4nderung der Mortalit\u00e4tsmuster bereits f\u00fcr einzelne Zeitabschnitte zu unterschiedlichen Aussagen \u00fcber die allgemeine Entwicklungstendenz f\u00fchren kann, kann demgegen\u00fcber nur die Notwendigkeit einer exakten empirischen Bestimmung der Mortalit\u00e4tsverh\u00e4ltnisse betont werden. Aufgrund der Komplementarit\u00e4t von GRR und p (`m ) hat die Wahl der Messmethoden also einen unmittelbaren Einfluss auf die Einsch\u00e4tzung des Verh\u00e4ltnisses zwischen Reproduktion und Mortalit\u00e4t. Da die Bestimmung des Anteils dieser beiden Faktoren von entscheidender Bedeutung f\u00fcr die Erforschung der Ursachen der starken Bev\u00f6lkerungszunahme im Europa des 18. und 19. Jahrhunderts bleibt, ist diese Diskussion nicht allein von methodischem Interesse.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Literaturhinweise:<\/strong><\/p>\n

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      \u00a0<\/span><\/p>\n

      \u00a0<\/span><\/p>\n

       <\/p>\n

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       <\/p>\n

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      1. Quellengattung Da sich historische Demographie mit historischen Bev\u00f6lkerungen, Familien und letzten Endes sogar mit Individuen befasst, k\u00f6nnte man zun\u00e4chst annehmen, dass die Arten von Quellen, mit denen die historisch-demographische Forschung zu tun hat, kaum zu \u00fcberschauen sind. Das ist … Weiterlesen →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3010,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[288,10],"tags":[185,93,187,186,23,145,39,122,90,184],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3010"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=111"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":287,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111\/revisions\/287"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=111"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=111"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.urz.uni-halle.de\/demografie\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=111"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}