基准年: 2026 | 预测期: 2026-2050 | 队列要素法 (Cohort-Component) | 高/中/低三种情景 | 含权威机构基准对比
男性在左 (蓝色)，女性在右 (红色)。可切换年份和情景。
金字塔计算逻辑：横轴为各年龄组人口数（万人），男性取负值向左延伸、女性取正值向右延伸，以0点对称展开。纵轴为21个5岁年龄组（0-4岁至100+）。数据由队列要素法逐年推演输出，每年龄组性别人口 = 上年该组存活人口（经当年分性别死亡率折算）+ 当年新出生人口（仅0-4岁组）。
三情景差异来源：高/中/低方案在相同基线人口上并行推演，核心差异参数为：① 总和生育率TFR路径（高0.95→1.30、中0.88→1.15、低0.82→0.85），直接影响底部年轻组规模；② 死亡率乘数（高0.90、中1.00、低1.10），经Coale-Demeny West模型生命表动态调整预期寿命，对中老年组人口存量产生持续影响。切换情景时可观察到全年龄组均有差异。
三种情景下总人口变化趋势 (亿人)
自然增长率（出生率减死亡率）变化趋势，零线以下表示人口自然减少
中国人口自2022年起进入负增长阶段，自然增长率持续走低。中情景下2026年自然增长率约为-4.2‰，2050年约为-10.6‰。三情景的差异主要源于生育率路径假设不同，高情景下负增长速率相对缓和，低情景下2050年自然增长率可达-13.5‰。
年出生人口与年死亡人口 (万人)
出生性别比（SRB）与总人口性别比（男/女×100）变化趋势
出生性别比从历史偏高水平（约1.065）逐步回归生物常态（1.05），总人口性别比随之趋于平衡。中情景下总人口性别比从2026年的103.0降至2050年的100.5，反映人口性别结构逐步走向均衡。
65岁以上人口占总人口比例
65岁以上人口与0-14岁人口的比值变化，反映人口年龄结构转型
2026年老年人口已超过少儿人口（比值约为1.14），这是人口结构转型的重要里程碑。中情景下到2050年，老年人口约为少儿人口的2.6倍，意味着社会抚养重心已全面从少儿向老年转移。
老年抚养比 + 少儿抚养比 = 总抚养比
人口中位年龄变化趋势 (岁)
各教育层次人口占比变化趋势（三情景对比，队列推进模型）
2026-2050年间，人口教育结构持续优化。"未上过学"人口占比从2026年的7.7%单调下降至2050年的3-4%，主要受两方面驱动：一是高龄文盲队列（80岁以上）随自然减员逐步退出人口基数，二是义务教育全覆盖确保新增学龄人口均纳入教育体系。大学及以上学历占比从2026年的约21%稳步上升至2050年的47-48%，反映高等教育扩招的长期效应。小学和初中学历占比同步下降，高中学历占比相对稳定在25-27%。三情景之间的差异主要通过人口年龄结构加权传导：低情景下出生人口较少，学龄前"未上过学"群体的权重较小，使得大学+占比略高于高情景；高情景下出生人口较多，该稀释效应相应增强。整体而言，三情景的教育结构走势高度接近。
劳动年龄人口总量变化趋势（万人）
劳动年龄人口从中情景2026年的约9.49亿降至2050年的约7.11亿，25年减少约2.38亿。高情景下劳动力收缩较为缓和（降至7.22亿），低情景下收缩更为剧烈（降至6.97亿）。劳动力持续缩减对经济增长潜力和社会保障体系构成长期挑战。
劳动年龄人口各教育层次占比变化趋势
劳动年龄人口（15-64岁）的教育结构排除了学龄儿童和高龄群体，更直接反映劳动力的人力资本水平。2026年劳动年龄人口中大学及以上学历占比约28.8%，显著高于全年龄口径的约20.9%。随着高教育队列持续进入劳动力市场、低教育老年队列退出，到2050年大学+占比升至约54-55%。
缴费人口与领取人口比例变化
Logistic曲线模型下的城镇化率走势
结婚率、离婚率与家庭结构变迁
各学段适龄人口规模与教育资源配置压力
预期寿命增长趋势与老年健康预期
人口老龄化驱动的医疗卫生需求变化
人口年龄结构变迁对消费模式的影响
模型中方案 vs UN WPP 2024 / IHME / 育娲人口 / Rhodium Group 2050年预测
本模型采用队列要素法(Cohort-Component Method)，方法论与联合国人口司、世界银行等机构一致。2050年各情景预测在国际机构预测区间中的位置如上图所示：
模型中方案总人口11.65亿，介于UN WPP中方案(12.05亿)与低方案(10.98亿)之间，与育娲人口智库中预测(11.50亿)接近。模型高方案(12.13亿)与UN WPP中方案较为接近；低方案(11.07亿)位于UN低方案与IHME参考情景(10.30亿)之间。各机构差异主要源于生育率假设路径不同：本模型TFR起点(0.88)更贴近近年统计实际，UN WPP则假设了更强的回升力度。
中国与其他主要经济体老龄化速度对比
基准数据: 2020年第七次全国人口普查分年龄性别人口数(21个5岁组)，利用2020-2025年统计局公布的出生人口、死亡人口、出生性别比等公开数据逐年队列推进至2026年构建基线。
预测方法: 队列要素法逐年推进。5岁年龄组每年1/5推进至下一组，4/5留在原位。死亡率基于Coale-Demeny West模型生命表，根据预期寿命动态调整。生育率保持2020普查ASFR分布模式，总水平按情景TFR缩放并经2024年实际出生数据校准。
情景假设: 高方案(TFR 0.95→1.30)、中方案(TFR 0.88→1.15)、低方案(TFR 0.82→0.85)。预期寿命逐年增长0.10-0.20年，出生性别比逐步回归自然值1.05，城镇化率采用Logistic曲线模型。
数据来源: 国家统计局《第七次全国人口普查汇总》、国家统计局年度统计公报、联合国World Population Prospects 2024修订版。
对标机构: 联合国World Population Prospects 2024 (中方案TFR~1.35/2050)、IHME/Lancet 2020 (参考情景10.3亿/2050)、育娲人口智库2023版 (中预测11.5亿/2050)、Rhodium Group 2026 (2035年死亡~1500万/年)。