
在最近一个世纪之交,全世界总共有61亿人口,那么在100年后,地球上会有多少人口,年龄结构和区域分布又是怎么样的?
联合国经济和社会事务部17日发布的2019年《世界人口展望》报告给出了预测:预计到2030年和2050年,全球人口将从2019年的77亿分别增加至85亿和97亿,到本世纪末,全球人口还将缓慢增长至109亿。
报告指出,在未来30年全球新增的20亿人口中,将有超过一半集中在印度、尼日利亚、巴基斯坦、刚果(金)、埃塞俄比亚、坦桑尼亚、印度尼西亚、埃及和美国这九个国家,其中,近10.5亿将来自撒哈拉以南的非洲,另有5.05亿来自中亚及南亚。
按照趋势,印度将在2027年前后取代中国成为世界第一人口大国。预计到2050年,印度人口将从2019年的13.66亿增至16.39亿,中国人口则将从2019年的14.34亿降至14.02亿,从2.01亿增至4.01亿的尼日利亚则将超越美国(3.79亿),成为世界第三人口大国。
到本世纪末,印度与中国的人口将分别回落至14.5亿与10.65亿,而尼日利亚的人口则还将膨胀至7.33亿,多数非洲国家也将延续同样的增势。
1990年与2019年世界人口最多的10个国家,以及2050年与2100年的预测(单位:百万)报告指出,在撒哈拉以南非洲的大多数国家,以及亚洲、拉丁美洲、加勒比海的部分国家和地区,劳动年龄(25-64岁)人口的增长将为经济发展带来机遇,但要充分开发人口红利,政府必须加大对教育和医疗的投入,为经济持续增长创造条件。而对于部分最不发达国家来说,人口快速增长并不利于这些国家落实减贫、促进平等、消除饥饿等可持续发展目标。
联合国经社部人口司人口事务官员张广宇在接受联合国新闻采访时也表示,对于部分非洲国家来说,如果人口继续增长,而且增长得非常快,这些国家的政府将在提供教育和医疗服务、创造就业机会等方面面临巨大的挑战。
不过,从整体趋势来看,世界人口的增长速度正在放缓。从1990年到2019年,全球生育率已从3.2降至2.5,预计到2050年还将进一步降至2.2,而一般来讲,生育率至少要达到2.1,人口才不会随着世代更替而下降。
报告指出,尽管撒哈拉以南非洲、大洋洲(除澳大利亚/新西兰)、北非及西亚、中亚及南亚等地的生育率仍高于2.1,但全球已有近半人口生活在生育率低于2.1的国家和地区。
2019年与2050年,各国家和地区的总和生育率,颜色越深,生育率越高自2010年起,全球已有27个国家和地区人口的数量至少下降了1%,预计到2050年,有55个国家和地区的人口数量也将至少下降1%,其中26个国家和地区的降幅或将达到10%。
这主要与低生育率,以及较高的向外移民水平有关,后者或是出于劳动力出口需求(如孟加拉国、尼泊尔和菲律宾),或是出于躲避暴力、动荡、战乱需要(如缅甸、叙利亚、委内瑞拉)。
未来10年,欧洲、北美、北非、西亚、澳大利亚、新西兰等地都将出现移民净流入,这将有助于抵消白俄罗斯、爱沙尼亚、德国、匈牙利、意大利、日本、俄罗斯、塞尔维亚、乌克兰等地人口下降的影响。
全世界范围内生育水平的下降,加上人均预期寿命的提高,正在加速人口老龄化的全球趋势。
报告指出,从1990年到2019年,全球人口出生时平均预期寿命已从64.2岁增至72.6岁,2050年有望增至77.1岁,不过最不发达国家人口的出生时预期寿命仍比全球平均值少7.4岁,主要原因在于较高的儿童和孕产妇死亡率,以及暴力、冲突、艾滋病持续扩散等。
65岁以上人口现已成为增长最快的年龄群体。目前,这一群体约为全球人口的9%,预计到2050年,这一比例将增至16%,即每六个人中就有一个年龄在65岁以上,而在欧洲、北美等地,这个比例可能还会上升至四分之一。
65岁以上人口的数量也在2018年首次超过了5岁以下的儿童。未来30年,80岁以上人口的数量也将从1.43亿增至4.26亿。
2019年与2050年,各国家和地区65岁以上人口的比例,颜色越深,比例越高张广宇指出,哪怕是在撒哈拉以南的非洲国家,其人口也将在本世纪中叶出现老化,只不过速度非常缓慢。而如果一个国家人口老化、人口数量减少得过快,就会对卫生健康和社会保障系统带来压力。
通过观察潜在的支持比例,即对于每一个65岁以上的老人,大约有多少就业人口(25-64岁)来支持,可以预估不同国家的人口老龄化程度。张广宇指出,目前日本的比例为全球最低,仅为1.8,但到了2050年,北非、西亚、中亚、南亚、东亚和东南亚,包括中国在内,还有拉丁美洲地区,比例也将降至2的水平,只比如今的日本稍微高一点。
“老年人口增加,劳动人口减少,对这些国家在劳动力、市场经济发展、财政收入、老年看护、养老金等各个方面都将带来挑战和压力,”张广宇说。
2019年《世界人口展望报告》是联合国发布的第26版人口预测报告,由经济和社会事务部编写发布,汇集了1950年至今235个国家和地区的人口统计数据,对2019年至2100年全球及国家、地区层面的人口变化趋势进行了预测。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01