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利用人口变化带来的经济红利
劳动年龄人口数量增加有助于提高劳动力参与率，推动经济增长和生产率提高。这一群体的个人往往也能够以更高的速度积累储蓄，从而促进进一步的投资主导型增长和发展。年轻而充满活力的人口为经济带来了新的想法和活力，促进了创新和创业。此外，不断增长的劳动年龄人口刺激了消费需求，推动了国内生产并创造了新的就业机会。与受抚养人相比，劳动年龄人口的比例增加，也可以减轻社会服务和政府支持系统的财务负担。通过利用这些积极成果，发展中经济体可以加速经济增长，提高所有人的生活水平并增强全球竞争力。
德国人口老龄化与长期经济增长
∗ 我们感谢 Tino Berger、Niklas Garnadt、Michael Kogler、Thilo Kroeger、Christian Matthes、Leonard Salzmann 以及 Jens Boysen-Hogrefe、Kai Carstensen、Stefan Kooths、Timo Hoffman 和基尔世界经济研究所的其他研讨会参与者以及 Rolf Strauch、Konstantinos Theodoridis 和欧洲稳定机制的其他研讨会参与者以及第 17 届国际计算和金融计量经济学会议的参与者提出的许多非常有帮助的评论。此外，我们还要感谢 Waldemar Hamm、Antonia Koch 和 Lotte Nacke 的研究协助，以及 Michael Schidlowski 和联邦统计局以及 Susanne Wanger 和就业研究所在数据方面提供的宝贵帮助。最后，我们感谢理事会成员 Veronika Grimm、Ulrike Malmendier、Achim Truger、Monika Schnitzer 和 Martin Werding 的有益讨论。本文表达的观点为作者的观点，不一定代表 GCEE。作者没有利益冲突需要声明。† 电子邮件：christian.ochsner@svr-wirtschaft.de；通讯作者。‡ 电子邮件：lars.other@svr-wirtschaft.de § 电子邮件：esther.thiel@svr-wirtschaft.de ¶ 电子邮件：christopher.zuber@svr-wirtschaft.de
21 世纪人口和人力资本情景
2016年，欧洲委员会联合研究中心（JRC）和国际应用系统分析研究所（IIASA）同意建立建立人口与移民专业知识联合中心（CEPAM）的合作伙伴关系，该合作伙伴于2016年6月在布鲁塞尔与几位专员活动在布鲁塞尔（Brussels）启动，并与欧洲分析师和研究者的一项高级委员会在一项高级活动中启动。除其他外，新中心的任务是对欧洲未来人口趋势以及潜在的迁移到欧洲的潜在人口趋势进行多维评估。这些场景将作为未来几十年来移民的数量和组成方面定义详细的替代迁移方案的基础。将根据其对劳动力，社会凝聚力和欧盟融合的长期影响来评估这些方案。该分析将通过在国家层面的多维预测以及通过微模型模型进行的多维预测进行，并通过发现为欧洲的移民政策提供信息。
支持监管人工智能的性格和人口统计学相关性
摘要 人工智能 (AI) 进入社会引发了许多希望和恐惧，人们对严格监管人工智能的必要性持有不同看法。本研究使用来自新西兰的成年人代表性样本 (N = 47,951 名参与者) 调查了人口统计和人格特征与严格监管人工智能的愿望之间的关系。数据显示，对严格监管人工智能的支持与宜人性、神经质和诚实-谦逊呈正相关。然而，它与经验开放性呈负相关。性别、年龄、种族、宗教信仰、社区经济贫困、农村生活、关系状况和父母身份等多种人口统计因素也与对人工智能监管的支持有关。然而，所有这些影响都相当小，表明人格和社会人口因素都有助于支持监管人工智能，但在理解人们对监管人工智能的支持时，还应考虑这些特征之外的其他因素。
新冠疫情对社会保障人口和经济假设的影响
• “ 2020 年的下降在疫情刚开始时就突然出现，表明这反映了进入美国的外国出生的非居民母亲数量的急剧下降——这种下降可能反映了旅行限制、健康问题以及移民经济机会的突然消失。” • “ 在美国出生的母亲中，几乎没有证据表明存在长期的婴儿潮。除了 2021 年 1 月（美国爆发 COVID-19 疫情 9 个月后）的出生率急剧下降外，美国出生女性的出生率超过了 2021 年和 2022 年的趋势水平，表明在 2020 年 5 月和 6 月疫情仍在肆虐时，受孕率飙升，并且一直高于疫情开始之前。” • “ 在边境重新开放前几个月，外国出生女性的生育率也开始恢复。”
教育，人口，地理和经济统计计划（EDGE）
教育人口，地理和经济统计数据（EDGE）（EDGE）开发了有关美国教育社会和空间背景的数据资源该计划从人口普查局的美国社区调查（ACS）中创建自定义数据，该调查标识了学龄儿童和学区的社会，经济和住房状况，并且它设计了分析工具以在其地理环境中总结和可视化这些数据。边缘计划还为学区边界，学校位置，地点边界和其他类型的教育地理学开发了每年更新的地理空间数据，以帮助探索位置如何影响教育机会和成果。边缘经济指标结合了社会和空间条件，以开发教育成本和邻里收入水平的指标。边缘集合提供了信息和洞察力，例如：
通过ARG衍生的IBD估算进化和人口参数
从基因组序列样本中的进化和人口统计学参数推断通常是通过首先推断出相同的逐种（IBD）基因组段进行的。通过基于祖先重组图（ARG）利用有效的数据编码，我们获得了与当前方法相比的三个主要优势：（i）无需在IBD段上施加长度的阈值，（ii）IBD可以定义IBD，而无需进行无需重新组合的损失，并且（III II II II III）可以定义IBD，并且（III II II II II III），并且（III II II III）可以进行统计学上的损失。一组序列对，与样本量线性缩放。我们首先在模拟数据中获得真实的IBD信息时首先演示有力的推论。对于从真实数据推断出的IBD，我们提出了近似贝叶斯计算推理算法，并使用它表明即使是较差的短IBD段也可以改善估计。我们的突变估计量估计器与以前发布的方法相似，尽管用于推断的数据降低了4000倍，我们发现了人类种群之间的显着差异。计算成本限制在我们的方法中模型的复杂性，但是我们能够结合未知的不明智参数和模型错误指定，仍然可以找到改进的参数推断。
可解释的人工智能用于人口模型中的偏见识别和缓解
虽然传统的方法和技术为人口分析提供了有用的见解，但文献中强调了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在人口统计应用中的近期激增，以从数据中提供更深入的见解并预测未来趋势 (Islam 等人，2022 年，Miguel-Hurtado 等人，2016 年，Khare 等人，2017 年，Luo 等人，2015 年，Bozkurt 等人，2020 年，Behravan 等人，2020 年)。尽管人工智能/机器学习的进步为人口统计研究带来了更好的见解和分析，但它也带来了与偏见相关的挑战 (Momigliano 等人，2021 年，Abràmoff 等人，2023 年，Agarwal 等人，2023 年)。人工智能/机器学习模型中的偏见及其在大量应用中的使用仍在继续严格研究。人口统计模型中 AI/ML 的使用率增加可能导致相关偏差呈指数级增长。为此，人口统计研究中 AI/ML 模型的使用还应侧重于从数据收集、数据分析、AI/ML 模型训练等多个角度缓解和识别偏差。对于使用 AI/ML 模型的人口统计研究，因果学习、可解释 AI (XAI) 和 AWS Sagemaker Clarify 工具等解决方案能够提供偏差识别和缓解。XAI 可用于开发和部署能够处理数据和模型中偏差的稳健且值得信赖的模型。