Впервые за многие столетия наметилось СУЩЕСТВЕННОЕ снижение человеческой популяции
Рождаемость, смертность, миграция и демографические сценарии для 195 стран и территорий с 2017 по 2100 год: анализ прогнозирования для Глобального исследования бремени болезней, так называется новое исследование опубликованное в журнале Ланцет.
Понимание потенциальных моделей будущих уровней населения имеет решающее значение для прогнозирования и планирования меняющейся возрастной структуры, потребностей в ресурсах и здравоохранении, а также экологических и экономических ландшафтов. Будущие модели рождаемости являются ключевым фактором для оценки будущей численности населения, однако они сопряжены с существенной неопределенностью и различными методологиями оценки и прогнозирования, что приводит к значительным различиям в глобальных демографических прогнозах.
Изменение численности и возрастной структуры населения может иметь глубокие экономические, социальные и геополитические последствия во многих странах. В данном исследовании мы разработали новые методы прогнозирования смертности, рождаемости, миграции и численности населения. Мы также оценили потенциальные экономические и геополитические последствия будущих демографических сдвигов.
Методы
Мы смоделировали будущее население в базовом и альтернативном сценариях как функцию рождаемости, миграции и смертности. Мы разработали статистические модели для рождаемости в завершенной когорте в возрасте 50 лет (CCF50). Рождаемость в завершенных когортах гораздо более стабильна во времени, чем показатель общего коэффициента рождаемости (TFR). Мы смоделировали CCF50 как случайную функцию временного ряда от уровня образования и потребности в контрацепции. Возрастные коэффициенты рождаемости были смоделированы как функция CCF50 и ковариаты.
Мы смоделировали возрастную смертность до 2100 года с использованием базовой смертности, скаляра факторов риска и модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA). Чистая миграция моделировалась как функция социально-демографического индекса, темпов роста населения, смертности от войн и стихийных бедствий, а также с использованием модели ARIMA. Модель использовалась для разработки базового сценария и альтернативных сценариев, основанных на темпах изменения уровня образования и потребности в контрацептивах. Мы оценили размер валового внутреннего продукта для каждой страны и территории в базовом сценарии. Интервалы неопределенности прогноза (UIs) включали в себя неопределенность, распространяющуюся из прошлых исходных данных, оценки модели и распределений прогнозных данных.
Выводы
Глобальный коэффициент TFR в базовом сценарии прогнозируется на уровне 1-66 (95% UI 1-33-2-08) в 2100 году. Согласно базовому сценарию, численность населения мира достигнет пика в 2064 году и составит 9-73 млрд. человек (8-84-10-9), а в 2100 году снизится до 8-79 млрд. человек (6-83-11-8).
Эталонными прогнозами для пяти крупнейших стран в 2100 году были Индия (1-09 млрд [0-72-1-71]), Нигерия (791 млн [594-1056]), Китай (732 млн [456-1499]), США (336 млн [248-456]) и Пакистан (248 млн [151-427]).
Полученные данные также свидетельствуют о смещении возрастной структуры во многих частях мира: в 2100 году во всем мире прогнозируется 2-37 миллиардов (1-91-2-87) человек старше 65 лет и 1-70 миллиардов (1-11-2-81) человек моложе 20 лет.
Согласно прогнозам, к 2050 году в 151 стране ПФР будет ниже уровня замещения (ПФР <2-1), а в 183 странах к 2100 году ПФР будет ниже уровня замещения. По прогнозам, в 23 странах референтного сценария, включая Японию, Таиланд и Испанию, снижение численности населения с 2017 по 2100 год составит более 50%; в Китае прогнозируется снижение численности населения на 48-0% (от -6-1 до 68-4).
Прогнозируется, что Китай станет крупнейшей экономикой к 2035 году, но в базовом сценарии прогнозируется, что США снова станут крупнейшей экономикой в 2098 году. Согласно нашим альтернативным сценариям, выполнение задач Целей устойчивого развития по образованию и удовлетворению потребностей в контрацептивах приведет к тому, что в 2100 году численность населения мира составит 6-29 миллиардов человек (4-82-8-73), а при допущении 99-го процентиля темпов изменения этих факторов - 6-88 миллиардов человек (5-27-9-51).
Интерпретация
Наши результаты свидетельствуют о том, что дальнейшие тенденции в повышении уровня образования женщин и доступа к контрацепции ускорят снижение рождаемости и замедлят рост населения. Устойчивый ПФР ниже уровня воспроизводства во многих странах, включая Китай и Индию, будет иметь экономические, социальные, экологические и геополитические последствия. В ближайшие годы решающее значение будут иметь варианты политики, направленные на адаптацию к сохранению низкой рождаемости при одновременном поддержании и укреплении репродуктивного здоровья женщин.
Данные до проведения настоящего исследования
Глобальные демографические прогнозы составляются Отделом народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Секретариата ООН (UNPD) с 1950-х годов. В течение многих лет UNPD использовала детерминистическую модель для рождаемости, смертности и миграции. Структурные сценарии также рассчитывались, предполагая фиксированную разницу в 0-5 детей в общем коэффициенте рождаемости (TFR) в каждом временном периоде и стране. Начиная с 2010 года, UNPD приняла статистическую модель для TFR и ожидаемой продолжительности жизни как функции календарного года и детерминистскую модель для миграции. Эта смесь статистических моделей для двух компонентов роста населения использовалась для создания интервалов неопределенности (UIs). При подборе глобальной модели восстановления низкой рождаемости ДООНП исключила страны с устойчиво низкой рождаемостью, такие как Таиланд, Южная Корея, Канада и Греция. Оценивая таким образом, UNPD прогнозирует, что TFR восстановится примерно до 1-75 во всех странах, где TFR ниже уровня замещения (<2-1).
С 1990-х годов Международный институт прикладного системного анализа - Центр Витгенштейна разрабатывает альтернативные демографические прогнозы. Прогнозы рождаемости Центра Витгенштейна представляют собой сочетание мнений экспертов о будущих моделях рождаемости и статистического моделирования. Для стран с низкой рождаемостью они предполагают, что в 2200 году коэффициент TFR сблизится до 1-75. Экспертные оценки также используются Центром Витгенштейна для определения предположений о будущей смертности, миграции и образовании, которые сочетаются со статистическим моделированием для создания сценариев будущего населения. Их гибридный подход не генерирует ПИ для демографических прогнозов. Учитывая уровень образования в качественной оценке, Витгенштейн прогнозирует гораздо более быстрое снижение TFR в странах Африки к югу от Сахары по сравнению с данными UNPD.
Дополнительная ценность данного исследования
В нашем исследовании мы улучшили прогнозы UNPD и Витгенштейна семью важными способами. Во-первых, мы смоделировали рождаемость в завершенной когорте в возрасте 50 лет (CCF50), а не TFR. На CCF50 гораздо меньше влияет отсрочка деторождения, которая происходит по мере того, как женщины становятся более образованными, что приводит к тому, что показатель TFR за период сначала снижается до низких уровней, а затем увеличивается. В отличие от этого, рождаемость в завершенной когорте редко увеличивается, что делает моделирование CCF50 гораздо более стабильным.
Во-вторых, мы смоделировали CCF50 как функцию уровня образования и потребности в контрацептивах. Только на эти две переменные приходится 80-5% разброса в CCF50 по времени и месту проживания. В-третьих, мы использовали причинно-следственную модель для изучения влияния более быстрых или более медленных, чем ожидалось, изменений в уровне образования и потребностях в контрацептивах. Эти сценарии, в отличие от структурных сценариев, могут стать прямым руководством для политических дебатов о влиянии более быстрого или более медленного повышения уровня образования или доступа к услугам репродуктивного здоровья. В-четвертых, мы использовали ранее опубликованную модель сценариев будущего здравоохранения для смертности по конкретным причинам и по всем причинам; эта модель также позволяет учесть влияние более быстрого расширения охвата образованием на смертность. В-пятых, вместо того, чтобы исходить из детерминированных моделей миграции, мы применили модель временных рядов с ковариатами (социально-демографический индекс, темпы роста населения, смертность от войн и стихийных бедствий) к национальным показателям чистой миграции.
Выявляя пути, по которым могут изменяться показатели рождаемости, смертности и миграции, наша модель позволяет определить, в чем будущие временные тенденции могут отличаться от прошлых. В-шестых, неопределенность во всех трех компонентах (рождаемость, смертность и миграция) была перенесена в распределения неопределенности для каждой страны и территории в каждом году. В-седьмых, мы проследили изменения в возрастной структуре, ожидаемые в базовом и альтернативном сценариях, на общий валовой внутренний продукт (ВВП), используя ранее опубликованные прогнозы ВВП на одного взрослого трудоспособного возраста.
Последствия всех имеющихся данных
Наш базовый прогноз численности населения мира в 2100 году оказался ниже, чем прогноз Центра Витгенштейна, и намного ниже, чем прогноз UNPD. Наши выводы свидетельствуют о том, что в связи с прогрессом в уровне образования женщин и доступом к контрацепции, способствующим снижению уровня рождаемости, продолжение роста численности населения мира в течение столетия больше не является наиболее вероятной траекторией роста численности населения мира. Напротив, численность населения мира может достичь пика сразу после середины столетия и существенно снизиться к 2100 году.
Разница в прогнозах численности населения между нашим базовым сценарием и прогнозами ОНРП на треть объясняется более быстрым снижением рождаемости в странах Африки к югу от Сахары, а на две трети - более низким уровнем TFR, ожидаемым в странах с рождаемостью ниже уровня воспроизводства, особенно в Китае и Индии. Наши выводы показывают, что некоторые страны с рождаемостью ниже уровня воспроизводства, такие как США, Австралия и Канада, вероятно, будут поддерживать численность населения трудоспособного возраста за счет чистой иммиграции. Наши прогнозы сокращения численности населения мира имеют положительные последствия для окружающей среды, изменения климата и производства продовольствия, но могут иметь негативные последствия для рабочей силы, экономического роста и систем социальной поддержки в тех частях мира, где рождаемость снижается сильнее всего. Введение
Прогнозы и сценарии в области народонаселения являются важным инструментом планирования и управления рисками для правительств, бизнеса, неправительственных организаций и частных лиц. Правительствам нужны краткосрочные и среднесрочные сценарии для оценки потребностей в школах, больницах и других общественных услугах; для обоснования инвестиций в инфраструктуру с долгосрочными выгодами; для планирования необходимых навыков и знаний для будущей рабочей силы; и для разумного инвестирования в ресурсы исследований и разработок в области здравоохранения. Правительствам долгосрочные сценарии необходимы для понимания потенциальных экологических, военных, геополитических и других рисков, а также для реализации стратегий по их предотвращению или смягчению.
Демографические сценарии также важны для предприятий, которые занимаются инвестициями с долгосрочной отдачей, например, в фармацевтической промышленности и в отраслях, связанных с тяжелыми инфраструктурными проектами. Аналогичным образом, у частных лиц могут быть глубокие опасения по поводу численности населения в будущем: будет ли достаточно работников, чтобы платить налоги для поддержания пенсионных и медицинских пособий для пенсионеров? Укрепят ли демографические изменения глобальную и национальную безопасность и стабильность или сделают общество более уязвимым?
Материалы публикуемые на "НАШЕЙ ПЛАНЕТЕ" это интернет обзор российских и зарубежных средств массовой информации по теме сайта. Все статьи и видео представлены для ознакомления, анализа и обсуждения.
Мнение администрации сайта и Ваше мнение, может частично или полностью не совпадать с мнениями авторов публикаций. Администрация не несет ответственности за достоверность и содержание материалов,которые добавляются пользователями в ленту новостей.
