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发表于 2024-08-09 05:54:40 股吧网页版
面对复杂世界 应该尝试预测一切——专访上海大学社会学院亚洲人口研究中心教授塞弥尔
来源:解放日报 作者:肖雅文

  2024年7月11日,第35个“世界人口日”来临之际,联合国揭晓了《2024年世界人口展望》,报告显示,全球人口将于2024年中期跨越82亿大关,直至21世纪80年代中期达到约103亿的顶峰。

  自1951年至今,这份每两年更新一次的“未来指南”备受瞩目。人们热衷于谈论这些动辄以亿计的天文数字,因为它们的确影响着各国首脑的决策,关联着普通百姓的幸福。

  与此同时,在上海大学社会学院亚洲人口研究中心塞弥尔教授的办公室内,“多维动态人口预测模型”正不停歇地“跑”着数据,正是这些不停运算着的数据模型,支撑着人口学家们的精准预判。

  这位来自尼泊尔的人口学家相信,人类可以利用工具站得更高、看得更远:“面对复杂的世界,预测不仅是一种可能,更是一种必要,它帮助我们更好地思考、理解和应对未来。”

  从尼泊尔到荷兰

  横跨亚欧的学术之旅

  周末周刊:您出生在尼泊尔。对许多中国人来说,这是个离我们很近,却有些神秘的国度。您能否介绍一下,尼泊尔是个什么样的国家?

  塞弥尔:尼泊尔是个非常美丽的国度,我们离喜马拉雅山很近,离中国很近,我们喜爱看中国的功夫片,中国风的建筑也随处可见。尼泊尔还有丰富的自然景观和动植物资源,有山谷河流,有老虎、犀牛、大象……正如许多人对尼泊尔的想象,这是一个平和、自然的国家。

  不过,尼泊尔也有它的问题。我出生在尼泊尔的首都加德满都,这里就有比较严重的人口环境问题,例如城市污染、人口拥挤、交通堵塞等“大城市病”。

  周末周刊:您对人口问题的关注与您的成长环境有关吗?

  塞弥尔:在我的成长过程中,人口一直是个比较重要的社会性话题。马尔萨斯人口理论在亚洲地区的影响非常广泛,电视新闻和报纸杂志上经常会有相关的讨论,例如:“人口增长将引发全球粮食危机”“当人口越来越多,地球该怎么办”,这些问题一直吸引着我去思考。

  在思考的过程中,我会发现一些更具体的问题。例如,在尼泊尔,人口分布不均匀就是其中之一,城市的拥挤与山区的人口减少非常直观地冲击着我;而在孟买的达拉维,2.1平方公里的面积容纳了近100万人口,这让人们的生存备受挑战……

  二战结束后,亚洲地区的人口经历了爆炸式增长,这加速了许多国家的城市化进程,但无序的城市化显然带来了另外一系列问题,我希望以科学的方式,从更加宏观的维度去探究这些问题。

  周末周刊:您后来选择到荷兰继续深造,是出于怎样的考虑?

  塞弥尔:这与其说是一次主动的选择,更像是一次幸运的偶然。

  在获得尼泊尔的统计学硕士学位后,我曾一度想要放弃继续读书——对尼泊尔的学生而言,去欧洲学习的费用太高了。但很凑巧,我遇到了一个来自荷兰的研究团队,而这个项目与尼泊尔的人口健康问题相关,且正好需要一个有统计学背景的研究者,于是我顺理成章地加入了这个团队,并从尼泊尔到了欧洲。

  周末周刊:是否因为欧洲国家更早开始关注人口问题,这样的偶然才能发生?

  塞弥尔:是的。

  全世界研究者对人口问题的理解和关注几乎都源于西方,而西方人口学早期的研究对象则主要在亚洲,包括中国、印度,尼泊尔、孟加拉国等。20世纪60年代,有一本非常出名的书叫《人口爆炸》,在这本书中,欧洲对人口问题的担忧深刻地影响了世界。

  我们知道,现代智人在约20万年前才在非洲出现,直到约3.5万年前,全球总人口一直不到100万。大约7000年前,人类进入农业时代后,世界人口才超过1亿。但从20世纪中叶到21世纪初,全球人口增长了约50亿,这个速度非常惊人。

  当时,人们对人口爆炸的想象是比较悲观的,预测可能由此导致粮食短缺、疾病、医疗资源紧张等诸多社会问题。这也让不少学者提出了“人口控制论”,认为人类社会需要对人口数量及结构加以合理的引导。因此,在当时的欧洲,有大量的资金涌入人口研究领域,相关的项目也非常丰富。

  在中国

  找到了新的学术方向

  周末周刊:您博士研究生毕业后为何选择了留在欧洲工作?

  塞弥尔:在荷兰完成博士学位后,我加入了IIASA(国际应用系统分析研究所),这是一个着眼于解决全球性问题的国际组织,总部位于奥地利,中国也是其成员之一。我在那里进行了大量的建模工作,并通过处理相关数据,广泛地了解到各国的人口情况。

  在那里,国际化的工作环境时常能激发我的灵感。我认为人口研究需要来自不同国家和文化背景的人们一起工作,这能为创新带来更多动力。这也是后来上海大学社会学院亚洲人口研究中心坚持举办亚洲人口学论坛的重要原因。

  周末周刊:您后来来到上海大学,又是一个怎样的契机?

  塞弥尔:在欧洲,研究人口问题的亚洲面孔并不多。所以,当我在欧洲遇见上海大学的蒋耒文教授时,我感到很亲切。他当时在那里访学,对许多研究话题和研究方法都有着自己的见解。

  2014年,蒋耒文教授联系到我,提出了在上海大学建立一个国际化的人口学研究机构的想法。2012年,我曾到访过北京,当时就被中国学者的热情所感染,再加上对中国这一快速发展的神奇国度的好奇,我便再次踏上了去中国的行程。

  作为一名来自尼泊尔的亚洲人,我觉得喜马拉雅山的另一边很棒,我希望将西方的研究方法和研究议题带到亚洲,并进一步发展它。

  周末周刊:听说,来中国之后,您找到了新的方向和兴趣?

  塞弥尔:是的,在欧洲工作时,我们通常会着眼于全球议题,如同从高处俯瞰世界,只能看到其大致轮廓。例如将教育和人口的概念融合在一起,分析全球人力资本;按年龄、性别和教育水平重构120个国家1970年—2000年的人口等。

  但当我来到中国时,我所做的工作更多是深入分析中国内部的研究,也发现中国的人口发展有着非常独特的属性,这让我的研究工作发生了显著的变化。我尝试通过工作坊和暑期学校的举办,让更多年轻研究者学习新的方法和技术,更好地接受新的软件和模型。

  把握变化

  才能洞察未来

  周末周刊:学习人口学的年轻人多吗?这门学科在世界范围内的发展情况如何?

  塞弥尔:从全球的人口学发展情况来看,关于人口地理学的研究投入正在不断减少,从事相关研究的人数也在减少。特别是在一些发展中国家,大学等科研机构对此重视程度不足,只有国家统计局在从事这方面的工作。

  但人们正逐渐意识到这一领域的重要性。以气候变化为例,一旦出现洪水或海平面上升,制定政策方案时就一定需要知道撤离的人数和范围,撤离人群的性别、年龄构成,撤离所造成的后续影响……如果我们无法获取更多信息,很多政策的前瞻性就将大打折扣。

  周末周刊:您能概括一下人口学是一门怎样的学科吗?

  塞弥尔:人口学主要关注人口的规模、结构及其按地区分布的情况,探讨人口是如何变化的,根据对未来生育率、死亡率、迁移率和其他改变人口结构驱动力的不同假设,进行详细的人口预测。

  几个世纪以来,人口增长一直是这门学科最重要的主题。早期的人口预测仅将假定的增长率应用于总人口。但在二战后,包含人口的年龄结构和性别结构的预测就成了标准做法。

  而现在,我们还可以定量地将各种因素整合进人口统计分析中,从而增加人口预测中的质量维度。例如,在模型中可以引入完整的教育水平分布,由此估算特定年龄的人力资本增长对经济增长的影响。

  周末周刊:目前,中国的人口学处于一个什么样的位置?

  塞弥尔:在人口学的研究领域,欧洲、美国发力更早,有着比较先进的研究方法。但我认为中国在这方面也相当不错,因为人口问题在中国得到了长期的足够重视。据我了解,在中国,许多大学都设有专门的人口学系,这在世界上的一些国家是没有的。

  生育问题是中国人口研究最大的议题。它提供了大量的研究课题,但同时给中国的人口学研究者制造了一些负担。中国人口学者在其中花费了许多精力与投入,这导致更为广阔的人口学议题容易被忽视。

  另外,中国的人口研究主要集中在本国。尽管专注于自己本身就已经是一项庞大的工作了,但在中国深入融入全球化的时代,或许也可以做一些区域性,甚至全球性的问题研究。关于这一点,我所在的上海大学社会学院正努力提升自己的水平,尝试引入新的方法和资源。

  周末周刊:全球即将步入“人口峰值”,这会对人口学研究产生怎样的影响?

  塞弥尔:2023年,印度超越中国成为世界上人口最多的国家,但即使是在印度,女性生育孩子的数量也在减少。目前的数据显示,印度女性生育孩子的平均数量也开始少于两个。而且,印度这一人口特征在“全球南方”(非洲、拉丁美洲和加勒比地区、太平洋岛屿以及亚洲的发展中国家)越来越普遍。甚至在尼泊尔和孟加拉国也是如此,目前南亚只有巴基斯坦的生育率依然保持在高位。

  人口达峰之后,我们需要面对的是一个“人口缩减”的世界,这将带来很多新问题。移民是其中一个方案,但现阶段,欧洲对移民的众多限制因素正多方位影响着全球人口流动。当各种各样的人涌入欧洲,如何决定谁能留下就成了一个大问题。在这样的背景下,我们需要把握人口学的新变化,为解决真正的问题做好准备。

  数据是人口学的

  基石与未来

  周末周刊:具体而言,未来全球人口的变化受到哪些因素的影响?

  塞弥尔:全球人口前景在很大程度上取决于教育方面的进一步进展,尤其是年轻女性的受教育程度。我们的研究显示,到2050年,较高的女性教育水平将导致世界人口规模达到89亿,较低的女性教育水平将导致世界人口规模达到100亿。这表明,采取提高女性教育水平的政策,可以明显减缓未来世界人口的增长,推动人口可持续发展目标的实现。当然,除了更好的教育,我们还需要良好的经济发展水平、健康政策与政治环境。

  周末周刊:您同著名人口学家、奥地利科学院维也纳人口学研究所所长Wolfgang Lutz教授共同开发的多维人口预测模型,对世界人口学研究产生了重大影响。这一人口预测模型是怎样运作的?它能为社会发展带来哪些实际的意义?

  塞弥尔:正如其名,“多维”可以称之为“多状态”,这是一种通过更加丰富的维度对人口进行预测的数据模型。初代人口预测模型是20世纪70年代由国际应用系统分析研究所(IIASA)开发的,此后一直在迭代更新。世界上大多数国家利用它,按照年龄、性别和教育水平等重新对人口进行预测。

  我们身处于一个复杂的世界,人们因为年龄、性别的不同而产生不同的想法或行为,除了自身客观的差异,人们还会受到其他因素的影响,例如教育环境、社会文化、财富状况等。因此,当我们在研究与人口相关的社会问题时,需要了解更多关于人的细节。这样的维度越多,预测模型才能更准确地进行判断。

  例如,国家的生育率取决于国民的受教育水平、寿命长短、饮食习惯,甚至移民政策。我们可以把多种影响因子纳入我们的人口模型,这能有效地为政策制定提供一些参考。

  周末周刊:引入新的维度,难度大吗?

  塞弥尔:是的。在建模中添加额外的维度时,数据往往是最大的问题。不同的国家对数据公开的程度不同,并非所有的数据都是公开的。因此,我们常常遇到的问题是,即便在不是那么敏感的领域,数据依然难以获取。

  这个问题也引起了联合国的重视。今年,联合国人口基金将主题定为“拥抱包容性数据的力量,为所有人创造一个有弹性和公平的未来”。可以说,数据收集对于了解问题、制定解决方案和推动方案取得进展至关重要。

  周末周刊:在中国,目前的公开数据能否支持您的研究?

  塞弥尔:在一些特殊领域,数据的获得是比较困难的,比如教育、气候等领域。不过,近几年这种情况正在改善。

  对于人口学家而言,我们应该尝试预测一切。因此,开放数据非常重要。有了它,我们才能搭建更完备的预测模型,才能更好地服务未来。

  之前,我一直想要做关于人口与环境变化的预测分析,但因为这方面的数据很难获取,我只能从媒体报道中获得一些整体性的数据。这些数据既不连贯,也缺少细节,这让模型搭建变得很困难。

  很多时候,统计局网站上找不到的数据,可能会出现在某些商业报告中。这些数据并非机密,获取成本却很高。对于敏感数据,国家应该加以保护,但对于非敏感数据,中国或许可以做更多探索。例如,对人口学或者相关学科开放一些有针对性的、脱敏的数据;加强统计部门与学术机构的交流,形成一些规范的可供分享的数据库等。

  上海改变了

  我的生活方式

  周末周刊:您2014年来到上海,在这里生活,最大的感受是什么?

  塞弥尔:上海改变了我的生活方式,快捷方便的扫码付款,能买到一切的万能淘宝,随处可见的共享单车……城市的智能化似乎在短短几年内全面铺开。每一天,我都感受到身边的一切在发生着快速的变化。

  记得初到上海时,入职和办理居留的程序可能还要持续近半年的时间。而现在,几乎所有的手续都能在一个地方完成办理,办证件需要的时间大大缩短了。这样的“上海速度”让我看到了上海在吸引全球人才方面的决心和效率。

  另外,我还经常去购物。两天前,我在学校里踢足球,穿戴的就是来自中国的运动装备,这些中国制造的运动服装非常棒,不仅适合亚洲人身材,也有着超高的性价比。

  周末周刊:您的家人也在上海生活吗?

  塞弥尔:没错。我的妻子和孩子都非常喜欢上海,他们热爱这座城市的活力,享受这里的食物和文化。不过,我的妻子偶尔会感到紧张。由于不会说中文,在遇到困难时,她不太会寻求帮助。语言的隔阂也带来了社交上的困难。

  周末周刊:如何让上海在包容全球人才方面做得更好,您能提一些建议吗?

  塞弥尔:上海是一个开放、包容的城市。2016年,我们举办了首届亚洲人口论坛,邀请了19个国家和地区的80多位专家学者来到上海,不仅围绕人口学发展的前沿问题和重点领域展开了讨论,也交流分享了人口学领域前沿的分析方法。2018年,我们把亚洲人口与可持续发展研究元中心从新加坡国立大学和泰国朱拉隆功大学迁到上海大学。不过,近几年,亚洲人口研究中心国际化进程受到了一些挑战。我希望,上海能有更多举措,让在中国进行研究工作的人员感受到更强的安全感和新鲜感。

  周末周刊:对您个人而言,还希望上海在哪些方面作进一步改进、完善?

  塞弥尔:在中国的尼泊尔学者并不多,我想语言是一个很大的难点。当我将工作重心转移到中国,我希望更多地与中国的教师、学生们进行交流。但中文的学习难度太高了,虽然我们可以用英语沟通,但我们在进行深入交流时,会明显感受到信息量的落差。

  另一个是教育。在中国,父母对孩子的教育期望非常高。这给外籍人士的家庭教育带来了很大的压力,我们如果试图让孩子达到中国同龄人的水平,难度实在太大了。

  我希望,上海也许可以为外籍人士的子女提供更多选择,在某些地区发展一些公办的双语学校,而不是只有昂贵的私立学校。

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