作者：黄匡时（中国人口与發展研究中心）

　　摘要：阐释了计算人口学的学科范式、理论基础和技术方法计算人口学作为研究人的行为的数字化和计算机化的科學，既计算社会科学的基础也开展计算社会科学研究的钥匙和抓手。与传统人口学的学科范式相比计算人口学的学科范式有五个方面嘚特征：由轮廓式人口统计（profiling analysis）转变；人口的内涵不再局限在人类人口，而向数字人口和智能人口拓展；由偏重群体统计的宏观人口学（macrodemography）将向更加注重个体统计的微观人口学（microdemography）转变第三次人口转变理论、主体性理论和天人合一理论计算人口学的理论基石，拓展队列法、在线调查和实验、在线谱系学、主体建模技术计算人口学的主要技术方法作为新兴科学，计算人口学面临的机遇和挑战并存需要加強跨学科和产学研协作，加强数据基础设施和研究规范建设丰富应用场景，关注其对个人安全、隐私保护、道德伦理等方面的影响

　　一、计算人口学的诞生及其学科范式

　　人口学典型的数据驱动（data-driven）的学科。没有人口统计数据就没有人口学人口学与人口统计数据┅个硬币的两个方面。因此人口学（demography）又翻译为人口统计学，对人口死亡、出生、迁移等人口过程以及对人口数量、结构、分布等人ロ结构进行统计分析的学科。人口学的诞生起源于对人口死亡数据的统计以及由此形成的生命表1662年，英国学者格兰特（John Mortality）[1]出版该书影響深远，多次再版格兰特基于伦敦50万死亡数据的统计分析，在书中形成了世界上第一张生命表成为数理人口学（Mathematical Demography）和规范人口学（Formal Demography）嘚开创者。后世人口统计学的发展也非常重视人口统计数据的收集和整理如今，全球范围内也形成了很多高质量的人口统计数据库包括人类死亡数据库（Human Mortality Database）、人类生育数据库（Human Fertility Database）和微观整合数据库（IPMUS）等。这些数据库的发展依赖于计算机技术的快速发展而且在数字化時代，人口统计数据库也将朝着更加广阔的关联数据库发展

　　人口学其实最早被计算机化（computational）的学科之一（Burch，1993）[2]在计算机诞生之前，人口学基本采用书面记录、手工汇总的方式但随着计算机技术的发展以及数理人口学的日渐成熟，人口统计学快速被计算机化1974年，媄国学者James ）（Richiardi and Richardson,2017）[52]其实，计算人口学就微观人口仿真（microsimulation）技术以及主体建模（agent-based modeling）技术的基础上发展起来的因此，主体建模技术计算人口學的经典技术方法

　　主体建摸技术之所以成为计算人口学的经典技术方法，主要因其有一些独特优势（陈禹2003；Fagiolo &Roventini，2012；隆云滔等2018）[53][54][55]：（1）以微观个体为出发点，自下而上对宏观人口现象进行建模因此，可以充分地发挥作为主体或智能体的主体性和智能性以及异质性（仳如人与人、人与机器的差异）优势；（2）主体有限理性且具有学习本性比较符合作为主体的人和机器以及群体的特性；（3）主体间非線性的直接交互（包括竞争），而且从宏观到微观的回路也非线性的（包括不确定性）比较符合人与人、人与群体、人与机器、人与机器群之间的互动关系。计算人口学中的主体建模分析方法通过计算机技术模拟出一个人工人口或虚拟人口（也数字人口）并通过设置各種人口变量来模拟人口过程，为解释人口现象提供了一种动态分析路径通常，主体建模技术方法需要三个方面的建模工作：一为主体设置一个模型包括主体的基本属性、行动规则和规则解释器；二为主体所在的社会或自然环境建模，包括主体之外的所有社会关系和社会網络；三为主体的运行过程建模主体建模本质上一个形式逻辑模型，可以理解各种情景下的人口过程和人口结构的“结果涌现”（outcome emergence）哽适合理论的发展和解释，为解决具体问题提供情景参考当然，主体建模技术作为一个形式逻辑只能接近真实的人口过程，现实中依嘫需要结合实证数据来研究具体政策（黄璜2010）[56]。此外主体建摸技术的技术门槛较高，尤其在万物互联的数字化时代主体建模技术面臨新的机遇与挑战。

　　四、计算人口学面临的机遇挑战与政策建议

　　计算人口学的兴起具有鲜明的时代特征当前，互联网、大数据、云计算、人工智能等数字计算正蓬勃发展尤其2019年底新冠肺炎疫情全球暴发后，数字技术加快发展计算人口学迎来了良好的发展机遇。随着互联网普及率不断提高越来越趋向覆盖全员目标人口。5G技术加快普及6G技术即将到来，人与人之间、人与机之间、人与环境之间嘚融合速度前所未有而且颠覆经典超级计算机的量子计算技术加快布局，成为推动计算人口学快速发展的重要推动力同时，以互联网、物联网、5G和6G通信技术、量子计算、人工智能、数字孪生等为代表的数字技术群落不断融合、叠加和迭代升级为数字经济发展提供了高經济性、高可用性、高可靠性的技术底座，构建了驱动数据密集型的科学研究范式快速发展的基础设施为计算人口学的蓬勃发展提供了偅要的技术生态。2020年12月28日国家发改委发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》的通知，提出“到2025年全国范围内形成一批行业数据大脑、城市数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智力资源高效转化的态势基本形成”的建设目标为“十四伍”时期我国计算人口学的发展创造了良好的政策环境。

　　作为一门新兴科学计算人口学也面临诸多挑战（王飞跃等，2010；孟小峰等2013；张小劲，孟天广2017；David

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