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人口统计、更高的投资和爱尔兰经济未来的潜在增长率
爱尔兰经济从全球金融危机 (GFC) 中复苏的势头十分惊人，自 2013 年以来，经济产出和劳动力市场活动均显著增加。在 2008 年至 2012 年期间经济急剧下滑之后，爱尔兰经济表现复苏。此外，爱尔兰经济复苏与“凯尔特之虎”时期的增长相比也十分可观。然而，经济复苏与社会和物质基础设施公认的不足相吻合。全球金融危机后，爱尔兰经济的投资率下降。与此同时，人口水平也出现了意外增长。我们使用标准的 Solow 增长模型框架来分解爱尔兰经济在 1995 年至 2023 年期间的表现。然后，我们将模型参数化，以在与人口增长和投资率相关的基线和替代情景下对国内经济进行长期预测。论文发现，即使投资率上升至低于凯尔特之虎时代巅峰时期的水平，也会导致产出增长率比基准增长率高出最多 0.9%。
加拿大法语国家的人口统计和经济
注：替代率是将 25 至 34 岁工人的数量除以 55 至 64 岁工人的数量得出的。比率低于 1 意味着进入劳动力市场的年轻人数量低于接近退休年龄的工人数量。资料来源：加拿大统计局，2021 年人口普查
迈向算法的保真度：综合与人类生成的数据中人口统计学的心理健康表示
抽象合成数据生成有可能用稀缺数据影响应用程序和域。但是，在将这些数据用于诸如心理健康之类的敏感任务之前，我们需要了解其中如何代表不同的人口统计学。在我们的论文中，我们通过探索IT归因于不同种族和性别组合的各种压力来分析使用GPT-3生成综合数据的潜力，从而为未来的研究人员提供洞察力，以期利用LLMS使用LLM进行数据生成。使用GPT-3，我们通过控制种族，性别和时间范围（Covid-19）之前和时间范围，开发了3,120个有关抑郁症触发压力源的合成数据集的合成数据集。使用此数据集，我们将语义和词汇分析进行（1）确定每个人口组的主要应力源； （2）将我们的合成数据与人类生成的数据集进行比较。我们介绍了使用GPT-3生成查询以开发抑郁数据的程序，并进行分析以发现其分配给人群组的压力源的类型，这些压力源可用于测试抑郁数据合成数据生成的LLMS的局限性。我们的发现表明，合成数据模仿了各种人口统计学的主要抑郁压力源的某些人类生成的数据分布。
人口与生产力：经济增长的驱动力
社会经济地位较低的群体的生产力增长提供了改善整体经济表现（以 GDP 衡量）的机会，同时也减少了经济不平等。从历史上看，GDP 一直稳步增长，直到负面事件导致经济萎缩。这些增长的不连续性以经济衰退为标志，也可能由战争、流行病或造成粮食不安全的超级火山爆发等外部事件引发。这通常会对人口结构产生影响，导致总体死亡率上升，性别（战争——战斗中男性死亡人数更多）、年龄（流行病——通常对某些年龄组的影响更严重）和种族（种族冲突导致某些人群死亡）的构成发生变化。由此产生的成本可能会拖累增长和需求，并导致利率下降。弱势群体通常是经济衰退最先受到影响的群体。
人口和经济趋势
劳动力 就业 失业 失业率 (%) 安德罗斯科金县 54,470 51,486 2,984 5.5 奥本 11,845 11,164 681 5.7 达勒姆 2,312 2,213 99 4.3 格林 2,525 2,410 115 4.6 利兹 1,305 1,243 62 4.8 刘易斯顿 16,867 15,877 990 5.9 里斯本 4,509 4,264 245 5.4 利弗莫尔 895 843 52 5.8 利弗莫尔福尔斯 1,314 1,220 94 7.2 梅卡尼克福尔斯 1,506 1,406 100 6.6 迈诺特 1,313 1,245 68 5.2 波兰 3,142 2,994 148 4.7 萨巴图斯 2,981 2,840 141 4.7 特纳 3,163 3,012 151 4.8 威尔士 795 756 39 4.9
Yarra DCP 背景论文第 1 号 - 人口统计
2011 和 2036 年龄组（岁） 人数 % 人数 % 人数 % 人数 % 0 至 4 岁 4,060 5.1 5,242 5.1 5,825 5 1,765 43.47% 5 至 9 岁 2,831 3.6 3,588 3.5 4,018 3.4 1,187 41.93% 10 至 14 岁 2,238 2.8 2,918 2.8 3,288 2.8 1,050 46.92% 15 至 19 岁 2,643 3.3 3,804 3.7 4,291 3.7 1,648 62.35% 20 至 24 岁 7,083 9 8,945 8.7 9,971 8.5 2,888 40.77% 25至29 12,371 15.7 14,370 13.9 16,047 13.7 3,676 29.71% 30至34 10,496 13.3 13,353 12.9 14,952 12.8 4,456 42.45% 35至39 7,456 9.4 10,174 9.9 11,436 9.8 3,980 53.38% 40至44 5,769 7.3 7,741 7.5 8,821 7.5 3,052 52.90% 45 至49 4,711 6 6,290 6.1 7,360 6.3 2,649 56.23% 50至54 4,281 5.4 5,623 5.4 6,604 5.6 2,323 54.26% 55至59 3,811 4.8 5,128 5 5,872 5 2,061 54.08% 60至64 3,478 4.4 4,538 4.4 5,197 4.4 1,719 49.42% 65至69 2,474 3.1 3,811 3.7 4,429 3.8 1,955 79.02% 70 至74 1,791 2.3 2,945 2.9 3,453 3 1,662 92.80% 75 至 79 1,527 1.9 2,276 2.2 2,664 2.3 1,137 74.46% 80 至 84 1,094 1.4 1,372 1.3 1,648 1.4 554 50.64% 85 及以上 899 1.1 1,072 1 1,160 1 261 29.03% 合计 79,013 100 103,191 100 117,036 100 38,023 48.12%
抚养比 人口统计 人口核心指标 1. 指标 (a) 名称：抚养比 (b) 简要定义：抚养比与人口增长有关
抚养比 人口统计 人口 核心指标 1. 指标 (a) 名称：抚养比 (b) 简要定义：抚养比指的是儿童（0-14 岁）和老年人（65 岁或以上）数量与劳动年龄人口（15-64 岁）之间的关系。 (c) 计量单位：每百名 15-64 岁人士。 (d) 在 CSD 指标集中的位置：人口统计/人口 2. 政策相关性 (a) 目的：抚养比表明人口年龄结构变化对社会和经济发展的潜在影响，指出社会支持需求的广泛趋势。 (b) 与可持续 / 不可持续发展（主题 / 子主题）的相关性：通过将最有可能在经济上依赖的人口群体（净消费者）与最有可能从事经济活动的群体（净生产者）联系起来，抚养比的变化可以表明人口年龄结构变化导致的潜在社会支持需求。此外，该比率还突出了工人可能承受的抚养负担，表明随着人口结构转变（即从高死亡率和高生育率向低死亡率和低生育率转变），抚养负担从儿童占主导地位转变为老年人多于儿童的情况。抚养比率高表明经济活动人口和整体经济面临更大的负担，需要支持和提供儿童和往往经济上依赖的老年人所需的社会服务。例如，青年抚养比率高意味着需要在学校教育和儿童保育方面投入更多资金。随着生育率下降，抚养比率最初会下降，因为儿童比例下降，而劳动年龄人口比例上升。抚养比率下降的时期被称为“机会之窗”，因为社会上潜在生产者的数量相对于消费者数量不断增加，因此可以获得“人口红利”。然而，随着生育率继续下降，抚养比率最终会上升，因为劳动年龄人口比例开始下降，老年人比例继续上升。随着人口老龄化，老年抚养比的上升表明社会保障和公共卫生系统必须承受的额外压力。