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據(jù)說地球人民都關(guān)注分享我局了(⊙v⊙)

印度人口第一了

(資料圖片僅供參考)

作者：尼耆拉

制圖：孫綠 / 校稿：辜漢膺/ 編輯：蛾

根據(jù)聯(lián)合國估計，印度人口可能已經(jīng)在剛剛過去的4月14日達(dá)到14.25775850億人。而根據(jù)中國國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，2022年末我國人口約為14.1175億人。因此，印度可能已經(jīng)超過中國，成為全球人口第一大國。

聯(lián)合國人口事務(wù)專員莎拉·赫托格表示，印度可能至少要等到2024年才能重啟人口普查工作，目前聯(lián)合國只能粗略估算印度人口。因此，4月14日這個日期可能并不準(zhǔn)確。但是鑒于印度人口增長速度遠(yuǎn)超中國，其人口總數(shù)超過中國，成為全球人口第一大國，應(yīng)該只是時間問題。

作為新晉人口第一大國，印度政府的人口政策又是什么樣的？印度能從億萬勞動力中獲得多少人口紅利？印度真的能將人口紅利轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)紅利嗎？

人是真的多，由此引發(fā)的問題也不少

（圖：shutterstock）▼

從人口增速來看，印度人口超越中國早已經(jīng)是必然發(fā)生的事情，只是時間問題罷了。

從十幾年前開始，聯(lián)合國以及各類人口預(yù)測軟件都在不斷預(yù)測印度成為世界人口第一大國的時間，預(yù)測出的結(jié)果有2050年、2045年、2030年等等，但是眼下才剛邁入2023年，數(shù)據(jù)就顯示著這一刻的到來，看來印度人口超越中國的時間來的要比之前預(yù)測的都要快。

去年7月，新德里某知名醫(yī)院婦產(chǎn)科病房

（圖：twitter@ankitaup）▼

當(dāng)然，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計總有一定的誤差，要確定超越中國人口的精確時間點比較困難，但哪怕我們保守點說，就算印度人口沒有超過中國，至少也近乎持平了。

看來，印度人民“造小人”的速度遠(yuǎn)超想象

（圖：shutterstock）▼

除了和中國人口在總量上打個平手，印度人口也有其他一些特點，可以概括為三條：稠密、年輕、不均衡。

首先，印度和中國早就是世界人口前二的國家，人口之多，自不必說。然而我們也別忘了，印度國土面積可遠(yuǎn)不及我國，這就造成印度的人口密度達(dá)到了驚人的431.7人/平方公里。

先從微觀上感受印度的人口稠密程度

（穆斯林的葬禮，橫屏，圖：壹圖網(wǎng)）▼

再從宏觀上感受南亞次大陸的人口稠密程度

（圖：reddit.com）▼

相比之下，根據(jù)2021年的數(shù)據(jù)，我國的這一指標(biāo)僅為147人/平方公里。即便考慮到我國西北、西藏地區(qū)有大片地廣人稀的土地，印度的人口密度也依然比我們高出不少。

其次，印度人口不僅多，而且年輕。印度仍屬于年輕型國家，這是和我國最不一樣的地方。該國平均年齡僅為28歲左右，比中國的平均年齡38歲整整年輕了10歲。

印度年輕人很多，但社會上的出路卻很少

（圖：shutterstock）▼

最后，印度的人口具有不均衡的特點，這種不均衡既體現(xiàn)在地域上，也體現(xiàn)在性別比上。一些著名城市，如德里、本地治里，人口極端稠密，而有些地區(qū)，如自然條件惡劣的西北部沙漠地帶人口就比較稀疏。

當(dāng)北部人口快速增長，還在經(jīng)歷“嬰兒潮”的時候，南部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的喀拉拉邦人口已經(jīng)趨于穩(wěn)定，甚至要面臨人口老齡化的問題。

相對北部，南部“造人”會佛系一點▼

至于印度人口的性別比失衡問題，則根源于長期以來重男輕女的思想糟粕。近日，印媒amarujala就報道了馬哈拉施特拉邦一女子因兩胎都是女兒，氣急殺嬰的新聞。類似的事件屢見不鮮。

印度人長期以來用b超鑒定胎兒性別、墮女胎、殺女嬰的惡行屢禁不止，造成了如今男女不平衡的惡果。即便是平安長大的女性，也很有可能無法進(jìn)入勞動力市場，自食其力生活。

一個印度女孩的成長之路，要闖過多少難關(guān)？

（圖：shutterstock）▼

按道理，印度的勞動力人口占比應(yīng)該較高，但實際上，2021年印度的勞動力人口占總?cè)丝诒戎貫?4.9%，僅比中國的52.8%高出2.1%。之所以會這樣，一個重要原因是印度女性就業(yè)比例較低，僅為32.5%。

印度女性面臨的困境，不只是在就業(yè)方面

往大了說，她們遭受的歧視是系統(tǒng)性的

（圖：shutterstock）▼

面對印度特殊的自然地理環(huán)境、獨特的宗教思想傳統(tǒng)、較大的人口基數(shù)、不平衡的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，自打印度獨立起，印度政府就不斷根據(jù)情況調(diào)整人口政策，生育控制的歷史長達(dá)半個多世紀(jì)。

1947年剛獨立時，印度人口雖只有3.6億，但印度政府早在1952年就已經(jīng)開始了對生育的控制。然而，這種控制并不嚴(yán)格，所以未能成功遏制住快速增長的人口。

上世紀(jì)60年代，印度街頭的計劃生育宣傳

（圖：壹圖網(wǎng)）▼

到了1975年，英迪拉·甘地執(zhí)政地位受到威脅、印度進(jìn)入國家緊急狀態(tài)期間，政治形勢較為緊張，在計劃生育方面出現(xiàn)了一些亂象。

當(dāng)時，數(shù)百萬人被迫絕育，不做絕育手術(shù)的政府工作人員要被解雇、教師不準(zhǔn)任教、商人不許營業(yè)，甚至還發(fā)生了未婚者被強(qiáng)制絕育的事件。

在診所內(nèi)等待做節(jié)育手術(shù)的印度女性▼

1977年印度人民黨上臺后，一改英迪拉·甘地時期嚴(yán)厲的人口控制措施，實行自愿的計劃生育政策。出生率隨之反彈。

直到2000年，瓦杰帕伊政府時期提出《2000印度國家人口政策》，印度至此才形成第一個清晰的人口控制綱要性文件。

在千禧年，印度人口已經(jīng)達(dá)到了10.6億

（圖：shutterstock）▼

對于印度來說，人口是不缺了，但是有沒有紅利呢？要搞懂這個問題，要先弄明白什么是“人口紅利”？“人口紅利”不是說人口越多“紅利”越大，而是要看勞動人口占總?cè)丝诘谋壤?/p>

如果一個國家的生育率迅速下降，而老年人口的比例還沒來得及升高，此時年富力強(qiáng)、有勞動能力的人承擔(dān)的育兒和贍養(yǎng)老人的壓力?。▽I(yè)一點說，即較小的人口撫養(yǎng)比），他們占人口比例大，人口結(jié)構(gòu)年輕化，由此帶來的經(jīng)濟(jì)利益，稱為“人口紅利”，或者叫“第一人口紅利”。

看樣子，是青壯年居多(僅示意)▼

一般來講，當(dāng)人口負(fù)擔(dān)系數(shù)小于或等于50%時，就叫做“人口紅利的機(jī)會窗口期”。

比起我國，印度的人口紅利窗口期來得晚，結(jié)束的也晚，時間跨度大約是從上世紀(jì)90年代延續(xù)到本世紀(jì)中葉。據(jù)統(tǒng)計，到2050年，印度的勞動年齡人口將會比中國多出1.7億。

如何利用好這個窗口期，跨入新的發(fā)展階段

是當(dāng)下印度執(zhí)政者應(yīng)該著重思考的問題之一

（圖：shutterstock）▼

這樣一看，印度似乎還能享受近30年人口紅利。然而，人口紅利并不完全等于經(jīng)濟(jì)紅利。因為人口增加，并不意味經(jīng)濟(jì)一定能得到發(fā)展。人口紅利能否轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)紅利，一要看人口素質(zhì)、二要看國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

也就是說，不是人多就行

二者要相互適配才能產(chǎn)生效益

（圖：shutterstock）▼

首先，對于一個國家經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，人口的絕對數(shù)量固然重要，但是更重要的是勞動力的質(zhì)量和素質(zhì)。而要提高人口素質(zhì)，首先看教育。

印度的高等教育較為發(fā)達(dá)，但是基礎(chǔ)教育卻是一個嚴(yán)重短板，普遍存在著城鄉(xiāng)教育資源分配不均、公立學(xué)校教學(xué)水平低下、女童入學(xué)率低等問題。到2006年時，印度還有近40%的人是文盲。

從對教育的投入程度，就能看出階層差異

人生旅途的列車，從這時起分道揚鑣

（圖：shutterstock）▼

在教育資源稀缺和重男輕女的觀念下

能順利完成基礎(chǔ)教育的女孩又有多少？

（圖：shutterstock）▼

在城市中產(chǎn)家庭的孩子接受英語精英教育、有機(jī)會入學(xué)知名大學(xué)甚至前往歐美留學(xué)的同時，廣大農(nóng)村的窮人卻被困在了因缺少教育而代代貧困的循環(huán)中。在一個以IT聞名、不缺高水平人才的國家，同時也存在大量文盲，不得不說也是一種“印度特色”。

不僅如此，印度還面臨著每年大量接受了高等教育的人才前往以美國為代表的發(fā)達(dá)國家尋求發(fā)展，導(dǎo)致印度高端人才流失的嚴(yán)重問題。

你瀟灑多金，他讀書深造，我工地搬磚

三條命運線上的印度人，永遠(yuǎn)沒有交集

（圖：shutterstock）▼

在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，印度農(nóng)業(yè)人口占據(jù)總?cè)丝诘?0%以上，這部分勞動力整體受教育水平低，農(nóng)業(yè)部門已無法吸納如此多的勞動力。

忙忙碌碌，卻始終無法改變生活現(xiàn)狀

只能在循環(huán)反復(fù)中苦苦掙扎度日

（圖：shutterstock）▼

然而，印度的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)為主，第三產(chǎn)業(yè)中最為亮眼、發(fā)展勢頭最好的又是IT行業(yè)，該行業(yè)屬于技術(shù)密集型行業(yè)，廣大文盲、半文盲勞動力大軍同樣無法得到就業(yè)機(jī)會。

于是，龐大的人口本身成為一種負(fù)擔(dān)，由此還帶來失業(yè)和貧困問題，更成為社會痼疾。

一邊是高聳的寫字樓，一邊是貧民窟

印度的貧富差距，就如同這二者一樣

（圖：shutterstock）▼

莫迪上臺后推出“makeinIndia”計劃，旨在大力引入外商投資、發(fā)展勞動密集型的制造業(yè)，從而提高制造業(yè)在GDP中的占比，帶動就業(yè)。有心人會發(fā)現(xiàn)，這項政策英文用的是“make”而非“made”，或許莫迪意在表示將該政策持續(xù)推進(jìn)的決心。

然而，冰凍三尺非一日之寒，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要想改變，尚需時日，印度的人口紅利想要充分轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)紅利，也同樣任重道遠(yuǎn)。

除了硬件要跟上，人口綜合素質(zhì)也要跟上

（圖：shutterstock）▼

雖然人口已經(jīng)是世界第一，但是印度人口的增速還沒慢下來，仍然是金磚國家中最快的。根據(jù)印度內(nèi)政部數(shù)據(jù)，印度2019年人口自然增長率為13.7‰，同年中國只有3.3‰，更別提最近已經(jīng)跌到了負(fù)數(shù)。

但是從較長的時間跨度來看，印度的人口增長率自上世紀(jì)70年代就呈現(xiàn)出總體下滑趨勢。

總體都在走低，但印度在其中仍居高位▼

在80年代，地方政府獲得中央政府財政上的支持，更進(jìn)一步行落實國家的人口控制政策，使得印度人口的十年增長率從1991-2001年的21.54%下降到2001-2011年的17.64%。在可以預(yù)見的未來，印度的人口增速也會不斷下滑。

在空間跨度上看，印度也比不過非洲國家的人口增速了?；蛘哒f，不僅是印度，整個亞洲的人口都將在2055年達(dá)到頂峰，未來的人口增長還要瞧非洲。

不要小看非洲大陸蘊含的潛力和生機(jī)

烏干達(dá)坎帕拉的車站，人聲鼎沸，車水馬龍

（圖：shutterstock）▼

根據(jù)聯(lián)合國的預(yù)計，從現(xiàn)在到2050年，非洲將占全球人口增長的一半以上。屆時，世界人口格局將發(fā)生變化，撒哈拉以南非洲的人口將翻一番。

如果以燈光效果來表示人口密度

西非地區(qū)也算是一片較亮的區(qū)域

（橫屏，圖：data.humdata.org）▼

如果從生育率來看，排在世界前十的國家清一色位于非洲，印度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)排不上號。

在生育這方面，非洲老鐵們是表率

（圖：shutterstock）▼

21世紀(jì)之初，印度人均GDP約為中國的一半。20多年后的今天，兩國在人口上幾乎齊平了，然而中國的人均GDP已經(jīng)是印度的5.4倍，人民的生活水平早已發(fā)生了質(zhì)的飛躍。

如今，印度拿下了人口第一的位置，然后呢？如何利用龐大的人口把自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起來，讓人民的生活水平匹配得上印度一直追求的“有聲有色的大國”理想，從而避免“人口紅利”變?yōu)椤叭丝谙葳濉鄙踔痢叭丝跒?zāi)難”，這是印度應(yīng)當(dāng)解決的問題。

參考資料：

1.印度人口發(fā)展?fàn)顩r與人口政策_(dá)申秋紅

2.中國與印度人口轉(zhuǎn)變的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)——基于1960-2010年時間序列數(shù)據(jù)的實證分析_王穎

3.外交部發(fā)言人辦公室例行記者會（2023-1-17）

4.國家統(tǒng)計局-金磚國家聯(lián)合統(tǒng)計手冊（2022）

5.全球人口變局、影響及中國應(yīng)對_劉媛

6.《印度史》林承節(jié)

7.印度國家人口政策的歷史演進(jìn)及影響因素研究_彭偉斌

8.https://www.un.org/zh/

https://www.amarujala.com/india-news/maharashtra-mother-killed-three-day-old-infant-in-latur-arrested

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