Long-term demographic forecasting

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The results of the latest demographic forecasts from the world’s leading specialized centers (United Nations Population Division, the Wittgenstein Center for Demography and Global Human Capital, the Institute for Health Metrics and Evaluation) are considered, demonstrating a certain bias in favor of individual countries and their calculation methods. The second part of this article provides a description of a digital twin of the planet’s demographic system constructed by a Chinese−Russian team and implemented in China’s national supercomputer center. In addition, the results of some calculations carried out using this tool are described.

About the authors

V. L. Makarov

Central Economics and Mathematics Institute (CEMI), Russian Academy of Sciences

Email: vestnik.ran@yandex.ru
Moscow, Russia

A. R. Bakhtizin

Central Economics and Mathematics Institute (CEMI), Russian Academy of Sciences

Email: vestnik.ran@yandex.ru
Moscow, Russia

Luo Hua

Shanghai International Studies University (SISU)

Email: vestnik.ran@yandex.ru
Shanghai, China

Wu Jie

Center for Economic and Social Integration and Forecasting, Chinese Academy of Social Sciences (CASS)

Email: vestnik.ran@yandex.ru
Guangzhou, China

Wu Zili

Guangzhou Milestone Software Co., Ltd.

Email: vestnik.ran@yandex.ru
Guangzhou, China

M. Yu. Sidorenko

State Academic University for the Humanities (GAUGN)

Author for correspondence.
Email: vestnik.ran@yandex.ru
Moscow, Russia

References

  1. Alkema L., Raftery A.E., Gerland P. et al. Probabilistic Projections of the Total Fertility Rate for All Countries // Demography 1. August 2011. № 48 (3). P. 815–839. https://doi.org/10.1007/s13524-011-0040-5
  2. World Population Prospects 2022: Methodology of the United Nations population estimates and projections. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (UN DESA/POP/2022/TR/NO. 4). https://population.un.org/ wpp/Publications/Files/WPP2022_Methodology.pdf (дата обращения 24.09.2022).
  3. Ševčíková H., Alkema L., Liu P. et al. (2022) bayes TFR: Bayesian Fertility Projection. R Package and documentation version 7.1-1. https://cran.r-project.org/ web/packages/bayesTFR
  4. World Population Prospects 2019: Methodology of the United Nations population estimates and projections. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (ST/ESA/SER.A/425). https://population.un.org/wpp/Publications/Files/ WPP2019_Methodology.pdf
  5. Demographic and Human Capital Scenarios for the 21st Century: 2018 assessment for 201 countries // W. Lutz, A. Goujon, Samir KC et al. (eds.). European Commission, Joint Research Centre, Publications Office of the European Union. Luxembourg, 2018. https://doi.org/10.2760/41776, EUR 29113; http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/15226/1/lutz_et_al_2018_ demographic_and_human_capital.pdf
  6. Adam D. (2021): How far will global population rise? Researchers can’t agree // Nature. 2021. № 597. P. 462–465. https://doi.org/10.1038/d41586-021-02522-6
  7. Vollset S.E., Goren E., Yuan C. et al. (2020): Fertility, mortality, migration, and population scenarios for 195 countries and territories from 2017 to 2100: a forecasting analysis for the Global Burden of Disease Study // The Lancet. 2020. V. 396. Is. 10258. P. 1285–1306. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30677-2
  8. Gietel-Basten S., Sobotka T. (2020) Uncertain population futures: Critical reflections on the IHME Scenarios of future fertility, mortality, migration and population trends from 2017 to 2100. https://doi.org/10.31235/osf.io/5syef
  9. Henning P. (2008): Computational Evolution. https://doi.org/10.1007/978-3-540-70556-7_14
  10. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. Agent-based modeling for a complex world. 2nd edition, revised. M.: Scientific publications department, GAUGN, 2022 (a).
  11. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. Agent-based modeling for a complex world. Part 1 // Economics and Mathematical Methods. 2022 (б). № 58. P. 5–26. https://doi.org/10.31857/S042473880018970-6
  12. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Ильин Н.И. Моделирование и оценка национальной силы России // Экономические стратегии. 2020. № 2 (168). С. 6–19. https://doi.org/10.33917/es-2.168.2020.6-19
  13. Peng D., Zhenwu Z., Wei C. The Centennial Development Trend of China’s Population Aging) // Population Research. 2005. V. 29. № 6. P. 90–93 (Chinese).
  14. Zhenwu Z., Jiaju C., Long L. 2015~2100. Future Trends of China’s Population and Aging: 2015~2100) // Population Research. V. 41. № 4. July 2017. P. 60–71 (Chinese).
  15. Wei Z., Shanjun L., Kai C. Characteristics and Trends of Population Aging in China and Potential Impact on Economic Growth // Quantitative and Technical Economics Research. 2014. № 31 (08). P. 3–20 (Chinese).https://doi.org/10.13653/j.cnki.jqte.2014.08.001
  16. Bijak J., Higham P.A., Hilton J. et al. (2022): Towards Bayesian Model-Based Demography. Agency, Complexity and Uncertainty in Migration Studies // Methodos Series. 2022. V. 17. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-83039-7
  17. Bell A.R., Calvo-Hernandez C., Oppenheimer M. Migration, Intensification, and Diversification as Adaptive Strategies // Socio-Environmental Systems Modelling. 2019. № 1. P. 16102. https://doi.org/10.18174/sesmo.2019a16102
  18. Lim D.K. A Political, Economic and Social Agent Based Model of Migration (MAPES) // UCLA. 2019. ProQuest ID: Lim_ucla_0031D_18154. Merritt ID: ark:/13030/m53n75w7. Retrieved from https://escholarship.org/uc/item/9r82j9gt
  19. Marini M., Chokani N., Abhari R.S. Agent-Based Model Analysis of Impact of Immigration on Switzerland’s Social Security // Int. Migration & Integration.2019. № 20. P. 787–808 (2019). https://doi.org/10.1007/s12134-018-0631-8
  20. Klabunde A., Willekens F. Decision-Making in Agent-Based Models of Migration: State of the Art and Challenges // European journal of population = Revue europeenne de demographie. 2016. № 32 (1). P. 73–97. https://doi.org/10.1007/s10680-015-9362-0
  21. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л. и др. Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости // Экономика и математические методы. 2022. Т. 58. № 1. С. 113–130. https://doi.org/10.31857/S042473880018960-5
  22. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. Агент-ориентированный подход при моделировании трудовой миграции из Китая в Россию // Экономика региона. 2017. Т. 13. Вып. 2. С. 331–341.
  23. Agent-Based Modelling in Population Studies: Concepts, Methods, and Applications / André Grow and Jan Van Bavel (eds). 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32283-4
  24. Макаров В.Л., Нигматулин Р.И., Ильин Н.И. и др. Цифровой двойник (искусственное общество) социально-экономической системы России – платформа для экспериментов в сфере управления демографическими процессами // Экономические стратегии. 2022. № 2 (182). С. 6–19. https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.6-19
  25. Сайт Отдела населения ООН. https://www.un.org/ development/desa/pd/content/international-migrant-stock
  26. Caйт City Population. https://www.citypopulation.de/ en/china/cities/
  27. Burch T.K. (2018): The Cohort-Component Population Projection: A Strange Attractor for Demographers // Model-Based Demography. Demographic Research Monographs. Springer, Cham, 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-65433-1_10

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (73KB)
3.

Download (137KB)
4.

Download (89KB)

Copyright (c) 2023 В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин, Луо Хуа, Ву Цзе, Ву Зили, М.Ю. Сидоренко

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».