연구자들은 지구가 놀라운 인구 감소를 향하고 있다고 말한다

"이것은 특별하다. 우리는 사회를 재조직해야한다." Futurism기자 빅터 탕헤르 2020. 7. 16

 

전 세계 인구에서 출생아가 줄었다.  2100 년까지 지속적인 인구감소는 인류가 기대할 수있는 구호보다, 인류에게 아주 큰 문제로 다가오고 있다. 

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이번 주 Lancet에 발표된 새로운 연구에 따르면, 금세기에 수십 개국의 인구가 감소 할 것이다. 23개국은 이 효과가 심화 될 것으로 예상되며 인구는 2100년까지 절반으로 줄어든다.

새로운 계획에 따르면, 전세계 인구는 2064년경에 97억 명에 달할 것으로 예상되며, 세기 말에는 89억 명으로 떨어진다.

“정말 큰 일이다. 시애틀의 워싱턴대학 (University of Washington)의 논문공동저자이자 연구원인 크리스토퍼 머레이 (Christopher Murray) 는 BBC에 전했다.  “나는 인구감소 문제가 얼마나 큰 문제인지를 인식하는 것이 엄청나게 어렵다고 생각한다. 우리는 지금 사회를 재편성해야 한다.”

현실은 피임의 광범위한 이용을 강요받는 교육을 받고, 노동력에 진입하는 여성이 증가할 수록 출산율이 전 세계적으로 급감한다는 사실이다. 제2차세계대전 이후 베이비붐의 역전이 시작되었다.

 

Murray에 따르면 스페인, 포르투갈 및 태국을 포함한 여러국가는 세기 말까지 인구가 절반 이상 급감한다.

그러나 자원이 빠르게 소모되고있는 세상을 위해 인구감소가 더 낫다고 생각하는 사람도 있다. 태어날 아기가 더 적을 수 있지만 급속한 고령화로 이들을 지원할 청년감소문제는 긍정적인 효과보다 악영향이 심각히 우려된다.

머레이는 BBC를 통해 미래에는 “거대한 사회변화를 일으킬 것”이라고 말했다 “세계에서 누가 세금을 내는가? 노인을위한 의료비는 누가 지불하나? 누가 노인을 돌보는가? 사람들은 지금처럼 직장에서 은퇴 할 수 있을까? 훨씬 노후에도 노동력이 필요하여 일해야하는 것은 아닐까?” 그리고 그녀는 인구감소가 연착륙이 필요하다고 덧붙였다.

 

전 세계 인구감소는 빠른 해결책을 제시하도록 강요 할 것이다. 전세계 경제의 성공은 이민자와 열린 국경에 점점 더 의존하게된다.

아프리카는 2100년까지 인구 규모가 크게 줄지않는데, 아프리카 국가의 인구가 줄어들면서 인구감소의 영향을 훨씬 나중에 느끼게된다. 실제로 연구원들은 나이지리아가 세계에서 2번째 인구강국이 될 것으로 예상하고 있다. 2100 년까지 7억 9,900만 명이 된다.

Murray는 BBC에게  세계가“ 인종차별 문제”를 해결해야한다고 지적하면서 “우리는 이 과정을 거치면서 더 많은 국가에서 아프리카계 미국인을 더 많이 갖게 될 것”이라고 말했다 .

세상이 어렴풋한 현실에 어떻게 적응해야하는지 불분명하다. 우리는 출산 및 육아휴직 연장, 육아 및 재정적 인센티브와 같은 정책 도구를 사용하여 보았지만 출산촉진에 성공하지 못했다.

머레이는 “인구급감의 해답을 찾을 수 없다면 우리는 결국 몇세기가 지나기전에 소멸하는 종이 될 것이다."라고 말했다.

 

구글번역한 원문 The Lancet보고서

 

2017 년부터 2100 년까지 195 개 국가 및 지역의 불임, 사망률, 이주 및 인구 시나리오 : 전 세계 질병 연구에 대한 예측 분석

오픈 액세스게시 날짜 : 2020 년 7 월 14 일DOI : https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30677-2
 

요약

배경

미래 인구 수준의 잠재적 패턴을 이해하는 것은 변화하는 연령 구조, 자원 및 건강 관리 요구, 환경 및 경제 환경을 예상하고 계획하는 데 중요합니다. 미래의 생식 패턴은 미래 인구 규모의 추정에 중요한 입력이지만, 추정 및 예측에 대한 실질적인 불확실성 및 분기 방법론에 둘러싸여 있으며 전 세계 인구 예측에 중요한 차이가 있습니다. 인구 규모와 연령 구조의 변화는 많은 국가에서 심각한 경제적, 사회적, 지정 학적 영향을 미쳤을 수 있습니다. 이 연구에서 우리는 사망률, 출산율, 이주 및 인구를 예측하기위한 새로운 방법을 개발했습니다. 우리는 또한 미래 인구 통계 학적 변화의 잠재적 인 경제 및 지정 학적 영향을 평가했습니다.

행동 양식

우리는 다산, 이주 및 사망률의 함수로 참조 및 대안 시나리오에서 미래 인구를 모델링했습니다. 우리는 50 세 (CCF50)에 완성 된 코 호르 다산에 대한 통계 모델을 개발했습니다. 완성 된 코호트 생식력은 총 생식 율 (TFR)의 기간 측정보다 시간이 지남에 따라 훨씬 더 안정적이다. 우리는 CCF50을 교육 성취와 피임 충족 요구의 시계열 랜덤 워크 함수로 모델링했습니다. 연령-특정 출산율은 CCF50 및 공변량의 함수로서 모델링되었다. 기본 사망률, 위험 요인 스칼라 및 자동 회귀 적산 이동 평균 (ARIMA) 모델을 사용하여 연령별 사망률을 2100으로 모델링했습니다. 순 이민은 사회 인구 통계 지수, 조잡한 인구 증가율, 전쟁 및 자연 재해로 인한 사망의 함수로 모델링되었다. 그리고 ARIMA 모델의 사용. 이 모델 프레임 워크는 교육 성취도 및 피임 충족 요구의 변화 속도에 따라 참조 시나리오와 대안 시나리오를 개발하는 데 사용되었습니다. 참조 시나리오에서 각 국가 및 지역의 국내 총생산 규모를 추정했습니다. 예측 불확실성 간격 (UI)은 과거 데이터 입력, 모델 추정 및 예측 데이터 분포에서 전파 된 불확실성을 통합했습니다.

결과

일본, 태국, 스페인을 포함한 참고 시나리오에서 2017 년에서 2100 년까지 인구가 50 % 이상 감소한 것으로 추정되었다. 중국의 인구는 48 · 0 % (-6 ~ 1 ~ 68 · 4) 감소 할 것으로 예상되었다. 중국은 2035 년까지 가장 큰 경제가 될 것으로 예상되었지만 참고 시나리오에서 미국은 2098 년에 다시 한 번 가장 큰 경제가 될 것으로 예상되었습니다. 우리의 대안 시나리오는 지속 가능한 개발 목표가 교육 및 피임 요구 충족 목표를 달성하면 이 동인의 99 % 백분위 변화율을 가정 할 때 2100 년에는 전 세계 인구 60 억-290 억 명 (4 · 82–8 · 73)과 인구 678 억 명 (5 · 27–9 · 51)입니다. 일본, 태국 및 스페인을 포함하여 2017 년부터 2100 년까지 인구가 50 % 이상 감소한 것으로 예측되었습니다. 중국의 인구는 48 · 0 % (-6 ~ 1 ~ 68 · 4) 감소 할 것으로 예상되었다. 중국은 2035 년까지 가장 큰 경제가 될 것으로 예상되었지만 참고 시나리오에서 미국은 2098 년에 다시 한 번 가장 큰 경제가 될 것으로 예상되었습니다. 우리의 대안 시나리오는 지속 가능한 개발 목표가 교육 및 피임 요구 충족 목표를 달성하면 이 동인의 99 % 백분위 변화율을 가정 할 때 2100 년에는 전 세계 인구 60 억-290 억 명 (4 · 82–8 · 73)과 인구 678 억 명 (5 · 27–9 · 51)입니다. 일본, 태국 및 스페인을 포함하여 2017 년부터 2100 년까지 인구가 50 % 이상 감소한 것으로 예측되었습니다. 중국의 인구는 48 · 0 % (-6 ~ 1 ~ 68 · 4) 감소 할 것으로 예상되었다. 중국은 2035 년까지 가장 큰 경제가 될 것으로 예상되었지만 참고 시나리오에서 미국은 2098 년에 다시 한 번 가장 큰 경제가 될 것으로 예상되었습니다. 우리의 대안 시나리오는 지속 가능한 개발 목표가 교육 및 피임 요구 충족 목표를 달성하면 이 동인의 99 % 백분위 변화율을 가정 할 때 2100 년에는 전 세계 인구 60 억-290 억 명 (4 · 82–8 · 73)과 인구 678 억 명 (5 · 27–9 · 51)입니다.

해석

우리의 연구 결과에 따르면 여성 교육 성취와 피임에 대한 지속적인 추세는 출산율이 급격히 떨어지고 인구 성장이 느려질 것입니다. 중국과 인도를 포함한 많은 국가에서 대체 수준보다 낮은 TFR이 지속되면 경제적, 사회적, 환경 적, 지정 학적 결과를 초래할 수 있습니다. 여성 생식 건강을 유지하고 향상시키는 동시에 지속적인 저출산에 적응하는 정책 옵션은 앞으로 몇 년 동안 결정적 일 것입니다.

자금 조달

빌 & 멜린다 게이츠 재단.
맥락에서 연구
이 연구 전의 증거
1950 년대 이래 유엔 사무국 경제 사회부 (UNPD) 인구 국이 전 세계 인구 전망을 발표했다. 수년 동안 UNPD는 생식력, 사망률 및 이주에 대한 결정 론적 모델을 사용했습니다. 또한 각 기간과 국가에서 총 출산율 (TFR)에서 0-5 명의 고정 된 차이를 가정하여 구조적 시나리오를 계산했습니다. UNPD는 2010 년부터 TFR 및 기대 수명에 대한 통계 모델을 역년의 함수로, 마이그레이션에 대한 결정적 모델을 채택했습니다. 인구 증가의 두 가지 구성 요소에 대한 통계 모델의 혼합은 불확실성 간격 (UI)을 생성하는 데 사용되었습니다. UNPD는 저출산 회복을위한 세계적 모델을 맞추기 위해 태국, 한국, 캐나다, 그리고 그리스. 이러한 방식으로 추정 된 UNPD는 TFR이 교체 수준 (<2 · 1)보다 낮은 모든 국가에서 TFR이 약 1 · 75로 반등 할 것으로 예측합니다.
1990 년대 이래로 국제 응용 시스템 분석 연구소 – 위트 겐슈 타인 센터는 대안적인 인구 예측을 만들어 냈습니다. Wittgenstein Center 출산율 예측은 향후 출산율 패턴과 통계 모델링에 대한 전문가 의견이 혼합되어 있습니다. 불임이 낮은 국가의 경우 TFR이 2200 년에 1 · 75로 수렴한다고 가정합니다. Wittgenstein Center는 전문가 판단을 사용하여 미래 사망률, 이주 및 교육에 대한 가정을 설정하기 위해 통계적 모델링과 결합합니다. 미래 인구 시나리오. 그들의 하이브리드 접근법은 인구 예측을위한 UI를 생성하지 않습니다. Wittgenstein은 질적 평가에서 교육적 성취를 설명함으로써 사하라 이남 아프리카 지역의 TFR이 UNPD보다 훨씬 빨리 감소 할 것으로 예측하고있다.
이 연구의 부가 가치
본 연구에서는 7 가지 중요한 방식으로 UNPD 및 Wittgenstein 예측을 개선했습니다. 먼저, 우리는 TFR이 아닌 50 세 (CCF50)의 완성 된 코호트 다산을 모델링했다. CCF50은 암컷의 교육 수준이 높아짐에 따라 가임 지연에 의해 영향을 덜 받아 TFR의 기간 측정이 처음에는 낮은 수준으로 감소한 다음 증가합니다. 대조적으로, 완성 된 코호트 생식력은 거의 증가하지 않아서 CCF50의 모델링이 훨씬 더 안정적이된다. 둘째, CCF50을 교육 성취 및 피임 충족 요구에 따라 모델링했습니다. 이 두 변수 만 시간과 위치에 따른 CCF50의 분산의 80 ~ 5 %를 차지합니다. 셋째, 우리는 인과 모델을 사용하여 교육 성취도 및 피임 충족 요구에서 예상보다 빠르거나 느린 효과를 조사했습니다. 이 시나리오는 구조적 시나리오와 달리, 교육적 성취가 더 빠르거나 느리게 확대되거나 생식 건강 서비스에 대한 접근에 대한 정책 토론에 대한 직접적인 지침을 제공 할 수 있습니다. 넷째, 우리는 원인 별 및 모든 원인으로 인한 사망률에 대해 이전에 발표 된 미래 건강 시나리오 모델을 활용했습니다. 이 모델은 또한 사망률에 대한 교육 성취도의 빠른 확대 효과를 포착 할 수있게합니다. 다섯째, 결정 론적 이주 패턴을 가정하는 대신 공변량 (사회 인구 통계 지수, 원유 인구 증가율, 전쟁 및 자연 재해로 인한 사망)을 국가 순 이민 률로 시계열 모델에 적용했습니다. 생식력, 사망률 및 이주 패턴이 변경 될 수있는 경로를 명시 적으로 지정함으로써, 우리 모델은 미래의 추세가 과거 추세와 다른 위치를 식별 할 수 있습니다. 육도 음정, 세 가지 구성 요소 (불임, 사망률, 이주)의 불확실성은 매년 각 국가와 지역의 불확실성 분포로 전파되었습니다. 일곱째, 우리는 이전에 발표 된 노동 연령 성인 당 GDP에 대한 예측을 사용하여 총 국내 총생산 (GDP)에 대한 참조 및 대안 시나리오에서 예상되는 연령 구조의 변화를 추적했습니다.
사용 가능한 모든 증거의 의미
2100 년 세계 인구에 대한 우리의 기준 예측은 Wittgenstein Center 예측보다 낮았고 UNPD 예측보다 훨씬 낮았습니다. 우리의 연구 결과에 따르면, 여성 교육 성취도 및 출산율 감소에 기여하는 피임법의 접근으로 인해 세기를 통해 계속되는 전 세계 인구 증가는 더 이상 세계 인구의 궤적이 아님을 시사합니다. 대조적으로, 세계 인구는 세기 중반 직후에 정점에 도달하고 2100 년까지 실질적으로 감소 할 수 있습니다. 참조 시나리오와 UNPD 예측 사이의 인구 예측 차이는 사하라 이남 아프리카의 출산율이 더 빨리 감소하기 때문에 3 분의 1이며, 대체 수준보다 출산율이 낮은 인구, 특히 중국과 인도에서 TFR 수치가 낮을 것으로 예상됩니다. 우리의 연구 결과에 따르면 미국, 호주 및 캐나다와 같이 대체 수준보다 출산율이 낮은 일부 국가는 순 이민을 통해 노동 인구를 유지하게 될 것입니다. 세계 인구 감소에 대한 우리의 예측은 환경, 기후 변화 및 식량 생산에 긍정적 인 영향을 미치지 만, 출산율이 가장 크게 감소하는 세계 일부 지역의 노동력, 경제 성장 및 사회 지원 시스템에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소개

인구 예측 및 시나리오는 정부, 기업, 비정부 조직 및 개인에게 중요한 계획 및 위험 관리 도구입니다. 정부는 학교, 병원 및 기타 공공 서비스의 필요성을 추정하기 위해 단기 및 중기 시나리오가 필요합니다. 장기적인 혜택으로 인프라 투자 정보 제공; 미래의 인력에 필요한 기술과 지식을 계획합니다. 건강 연구 및 개발 자원에 현명하게 투자합니다. 정부는 잠재적 환경, 군사, 지정 학적 및 기타 위험을 이해하고 예방 또는 완화 전략을 구현하기 위해 장기 시나리오가 필요합니다. 장기적인 수익을 올리는 투자에 종사하는 기업에게는 인구 시나리오가 중요합니다. 제약 산업 및 중공업 인프라 프로젝트와 관련된 산업 등. 마찬가지로, 개인은 미래의 인구에 대해 심오한 우려를 가지고있을 수 있습니다. 퇴직자를위한 연금 및 건강 혜택을 지원하기 위해 세금을 지불 할 충분한 근로자가 있습니까? 인구 통계 학적 변화가 전 세계 및 국가의 안보와 안정성을 강화 시키거나 사회를 더욱 불안정하게 만들 수 있습니까?
1950 년대 이후 세계 인구 예측의 주요 제공 업체는 유엔 사무국 경제 사회국 인구 국 (UNPD)으로 2095 년과 같이 5 년 단위로 각 국가에 대해 정기적 인 예측을 생성합니다. 2100.
1950 년대 이래로 UNPD의 사람들은 예측을 내리고 예측을 개발하는 데 사용 된 방법이 크게 바뀌 었습니다. 2010 년 UNPD는 다산을 계획하기 위해 새로운 통계적 방법을 채택했습니다.
 
 2012 년에는 사망률을 예측하기 위해 새로운 통계적 방법을 채택했습니다.
 
이러한 중요한 구성 요소에 대한 방법은 과거 데이터에 적합한 통계 모델을 기반으로하고 있지만 각 국가의 장기 이주에 대한 UNPD 예측은 불확실성없이 임의의 가정으로 남아 있습니다. UNPD의 최신 예측은 다산과 사망률에 대한 미래의 궤도를 결정하는 데 시간을 단독으로 사용했다. 그들은 정교한 곡선 맞춤 운동으로, 정책이나 다른 생식력 및 사망률과 관련된 대안 시나리오를 허용하지 않습니다.
 UNPD는 최신 개정판에서 2100 년 전 세계 인구는 100 억 8 천 8 백만 (95 % 예측 간격 9 · 42-12 · 66)이고 사하라 이남 아프리카의 인구는 3 · 78 억 (2 · 97-4 · 4)으로 예측했다. 78).
UNPD 이외의 다른 그룹에서도 인구 시나리오를 개발했습니다.
 
 
 
 그 중 가장 널리 출판 된 것은 오스트리아 Wittgenstein Center와 공동 연구자들이 제작 한 것입니다.
 
그러나 Wittgenstein은 불확실성 구간 (UI)이있는 예측을 생성하지 않습니다. 이들의 시나리오는 특히 전 세계 여러 지역의 교육 수준 상승과 관련하여 출산 가능성 경향에 대한 과거 데이터 및 전문가 판단에 적합한 통계 모델을 혼합 한 것입니다.
 
 Wittgenstein Center 예측은 기후 모델링에서 가장 널리 사용되는 예측입니다.
 기후 모델이나 Wittgenstein 예측은 기후 변화와 인구 사이의 상호 관계를 명시 적으로 모델링하지는 않습니다.
전 세계 인구 예측은 주로 사하라 이남 아프리카의 출산율 감소 속도와 출산율 수준이 2 · 1의 총 출산율 (TFR) 아래로 떨어질 때 국가에 어떤 일이 발생하는지에 따라 두 가지 주요 문제에 주로 의존하는 것으로 보입니다. 인구의 세대 교체에 필요합니다 (대체 수준). Wittgenstein Centre의 참조 인구 시나리오는 출산율이 낮은 국가가 2200 년까지 천천히 1 · 75의 TFR로 수렴한다고 가정합니다.
 이 시나리오에서는 2017 년에 TFR이 1 · 04 인 대만 (중국)과 같은 위치,
한 세기 동안 비옥도는 꾸준히 증가 할 것입니다. UNPD는 대체 수준으로 출산율이 증가한 출산율이 낮은 일부 국가에 모델을 적용합니다.
 
 이것은 1 · 75에 대한 다산의 수렴을 예측하는 모형을 초래한다.
저출산 회복의 전 세계 모델을 교정하려는 통계적 노력은 태국, 그리스, 한국 및 캐나다와 같이 증가율에 대한 증거를 보이지 않는 출산율이 낮은 몇몇 국가를 제외합니다. 지난 몇 년 동안, 몇몇 그룹은 전환 후 생식력에 대한 이러한 가정의 타당성에 의문을 제기했습니다.
 
 전 이후 출산율은 인구 학자들이 인구 통계 학적 전환으로 묘사 한 것을 겪은 국가와 영토의 출산율을 의미합니다.
 
 생식 능력이 대체 수준 이하로 떨어진 사회에서 TFR을 모델링하는 문제는 낮은 수준에서 TFR의 변동에 의해 악화된다.
그러나,이 가변 패턴은, TFR이 오늘날 관찰 된 연령-특정 생식 률 및 사망률에 영향을받는 15 세 여성의 가상 코호트의 생식력의 척도이기 때문에 대부분이다. 여성의 실제 코호트에 대해 관찰 된 출산율은 동일한 변동 패턴을 보이지 않는 것으로 보인다.
이 연구에서 우리는 이러한 이전 예측 노력의 한계를 다루었습니다. 우리는 Foreman과 동료들에서 모델을 확장했습니다
우리는 50 세에 완료된 코호트 생식 능력 (CCF50)과 연령별 생식 능력에 대한 통계적 모델을 교육 성취도 및 피임 충족 요구의 함수, 인구의 여성 비율 측정치로 개발했다. 피임의 필요성이 현대 피임법으로 충족되는 생식 연령. 마지막으로, 우리는 최대 2100까지의 순 마이그레이션에 대한 불확실성을 가진 통계 모델을 개발했습니다. 각 모델 (사망률, 생식력 및 마이그레이션)에는 독립적 인 동인이 있기 때문에 교육 성취도 및 피임 충족 요구에 대한 더 빠르거나 느린 변화와 관련된 대안 시나리오를 탐색했습니다. 우리는 금세기 인구 통계 학적 변화의 잠재적 인 경제적, 지정 학적 결과를 추적했습니다.

행동 양식

 개요

전 세계 질병, 부상 및 위험 요인 연구 (GBD) 2017의 추정치를 사용하여 표준 코호트 구성 방법으로 2018 년부터 2100 년까지 195 개 국가 및 지역의 인구를 예측했습니다.
이 접근법은 2017 년의 연령과 성별에 따른 인구 입력, 2017 년 출생시 성별 비율 (2100 년까지 유지됨), 2100 년까지의 모든 지역의 연령별 출산율, 연령별 사망률 및 순 이동에 대한 예측을 사용합니다. 이 분석은 정확하고 투명한 건강 추정보고에 관한 지침 ( 부록 1, 섹션 2 )을 준수합니다 .
분석에 사용 된 모든 코드는 온라인 에서 찾을 수 있습니다 . 여기서는 다산, 모든 원인 사망률, 이주 및 인구에 대한 예측을 생성하는 데 사용 된 모델링에 대해 설명합니다. 추가 세부 사항은 부록 1에 제시되어 있으며, 원인 별 사망률 예측 프레임 워크에 대한 자세한 설명은 이전에보고되었습니다.
과거 데이터 입력, 공변량 및 건강 동인 예측 및 추정 모델 매개 변수의 불확실성은 GBD 2017의 드로우 레벨 데이터와 가능한 경우 추정 된 샘플링 또는 사후 분포의 모수 드로우를 통합 한 예측 생성 모델의 드로우를 결합하여 전파되었습니다. 이 접근법은 각 모델링 단계에서 불확실성을 포착하고 전체 예측 프레임 워크를 통해 전파합니다. 포인트 추산은 해당 드로우 분포에서 1000 드로우의 평균으로 계산되었으며 95 % UI는 2-5 및 97-5 백분위 수를 사용하여 계산되었습니다.

 인류

우리는 이전에 포먼과 동료들이 출판 한 사망률 모델을 사용했습니다.
약간 수정하여 2100으로 확장했습니다. 간단히 말하면, 원인 별 모델에는 세 가지 구성 요소가 포함되어 있습니다. 사회 사망률 지수 (SDI)의 함수로 모델링 된 기본 사망률, 시간 및 추가 원인 별 공변량 (해당되는 경우); GBD 2017 원인 위험 계층 구조 및 위험 요인 조정을 기반으로 특정 원인에 대해 결합 된 위험 요인 효과를 캡처 한 위험 요인 스칼라;
 및 자동 회귀 적분 이동 평균 (ARIMA) 모델
 그것은 설명 할 수없는 잔여 사망률을 설명했습니다.
장거리 예측을 수용하기 위해 SDI에서 스플라인을 제거하고 ARIMA 모델에 대해 감쇠 드리프트가있는 랜덤 워크를 사용했습니다. 포먼과 동료들은 우리의 사망률 모델이 가장 널리 사용되는 인구 통계 학적 예측 모델보다 더 나은 표본 외 예측 유효성을 가지고 있음을 발견했습니다.
 사망률 모델에서 각 독립적 인 동인에 대한 참조 시나리오 값을 개발하는 데 사용 된 방법은 Foreman과 동료들이 수정하지 않았습니다.

 비옥

 CCF50 대 TFR 모델링

이전의 예측 연구는 TFR을 예측 한 다음 연령별 출산율을 추정하기 위해 연령의 출산율 패턴을 사용했습니다.
 
 
 출산율 감소와 모계 교육 및 생식 보건 서비스 이용과 같은 변수 사이의 강한 관계를 고려할 때, 국가가 대체 수준보다 높은 TFR을 가질 때 출산율 감소를 예측하는 것은 매우 간단합니다.
그러나 TFR이 교체 수준보다 낮 으면 추세가 더 복잡하여 여러 국가에서 하락이 이어지고 상승세가 나타나고 싱가포르와 같은 다른 국가에서는 하락이 나타나고 매우 낮은 수준에서 정체가 나타납니다. 여성은 교육을 받고 노동력에 진입함에 따라 결혼과 출산을 지연시키는 경향이 있기 때문에, 여성 집단에 대한 생식기 동안 생식 능력이 완성 된 경우에도 기간 측정으로서의 TFR은 종종 감소하고 증가한다 또는 정체.
이러한 이유로 우리는 CCF50을 사용하여 생식력을 모델링했습니다. CCF50은 생식기 수명이 끝날 때까지 (15 ~ 49 세) 관찰 된 출생 코호트에서 개별 여성에게서 태어난 평균 아동 수로 정의됩니다. 5 개국에 대한 TFR 및 CCF50의 예가 부록 2 (섹션 5)에 나와 있습니다. 이 국가들은 출산율이 높은 국가와 출산율이 낮은 국가에서 CCF50과 TFR의 상대적 안정성을 보여 주도록 선정되었습니다. 출산율이 낮은 국가에서는 CCF50이 감소하거나 일정하게 유지되었으며 TFR에서 나타나는 변동 패턴을 나타내지 않았습니다. 1965 년에서 2017 년 사이에 대체 수준보다 출산율이 낮은 국가에서는 TFR이 국가 년의 29 · 4 %에서 증가한 반면, CCF50은 국가 년의 13 · 9 %에서만 증가했습니다.

 CCF50 모델

우리는 다음과 같이 주어진 회귀 모델을 사용하여 CCF l, c 로 표시되는 위치 l 에서 출생 코호트 c의 여성에 대해 CCF50을 모델링 했습니다.
에프,=β0+β미디엄미디엄,+에스(이자형,)+η,,


여기서 β 0 은 절편이고, β mn 은 피임 충족 요구의 비율에 대한 기울기이며, ns (edu l, c ) 는 평균적인 여성 교육 성취도에 적용되는 자연적인 입방 스플라인을 나타내고, η l, c  로짓 공간에서 랜덤 워크 (ARIMA (0,1,0) ) 사용 (1과 10 사이로 제한됨). 우리의 모델 은 각 코호트 및 위치에 대해 25 세의 나이 에 피임 충족 요구 ( mn l, c )와 평균 교육 성취도 ( edu l, c )의 비율을 사용했습니다. CCF50을 설명하는 데 가장 나이가 많기 때문입니다.
그림 1 은 교육적 성취와 피임 충족 요구에 대한 CCF50을 보여줍니다. 두 개의 변수 만있는이 모형은 48 년 동안 모든 국가에서 CCF50의 분산의 80 ~ 5 %를 차지했습니다. 또한 모델의 추가 공변량으로 도시 성을 포함 (여기서는 각 지역의 도시 지역에 거주하는 인구의 비율로 정의)을 포함시키는 방법을 조사했지만 모델 적합성을 크게 개선하지는 못했습니다 (0 · 01 증가). 조정 된 R 2에서 ). 우리는 CCF50의 함수로 코호트 내에서 연령별 출산율에 대한 통계 모델을 개발했습니다. 모델링 단계에 대한 자세한 내용은 부록 1을 참조하십시오.(섹션 5). 또한 모델의 시간 외 예측 유효성을 평가하고 다른 통계 모델과 비교했습니다.
 
우리 모델은 다른 대안보다 더 작은 예측 오류를 가지고있다 ( 부록 2 , 섹션 5).

 이주

우리는 순 이동률을 SDI, 갈등과 자연 재해로 인한 사망, 출생과 사망률의 차이, 드리프트 감쇠가있는 임의의 보행에 따라 모델링했습니다. 과거 마이그레이션에는 2017 UN 데이터를 사용했습니다.
모델 사양에 대한 자세한 내용은 부록 1 (섹션 7)에 나와 있습니다. 각 국가 및 지역에 대한 마이그레이션 예측에는 큰 UI가 있습니다.

 독립 드라이버

피임 충족 요구와 교육 성취도는 최근 몇 년 동안 지역별 연간 변화율을 적용하여 최신성에 따라 가중치를 적용하여 모델링되었습니다. 이 모델의 세부 사항은 사망 모델의 추가 독립 드라이버에 사용되는 모델의 세부 사항과 같이 부록 1 (섹션 4)에 설명되어 있습니다. 피임 충족 요구는 비옥하고 성적으로 활동적이며 어린이 또는 더 많은 어린이를 원하지 않거나 지연을 원하는 여성 중에서 현대 피임 방법을 사용하거나 성 파트너가 사용하는 여성의 비율을 나타냅니다. 아이. 100 % 미만의 요구 충족은 생식 의도와 행동 사이에 격차를 나타냅니다.

 인구

각 지역의 인구는 2017 년 중반 예상 인구부터 시작하여 개별적으로 투영되었습니다. 코호트 성분 투영법은 GBD의 막내 연령 그룹과 일치시키기 위해 주 단위 시간 단계를 사용했습니다. 이를 위해서는 초기 인구를 1 주령 연령 그룹으로 분해하여 예측해야했습니다.
사망률, 출산율 및 이주는 역년 동안 각 연령, 성별 및 위치에 대해 일정한 것으로 간주되었습니다. 라이프 테이블 계산에 대한 추가 세부 사항은 부록 1 (섹션 9)에 설명되어 있습니다.

 대체 시나리오

참조 시나리오 외에도, 우리는 출산율의 두 가지 주요 요인, 즉 여성 교육 및 피임 충족 요구에 의해 측정되는 현대식 생식 보건 서비스에 대한 접근에 대한 더 빠르거나 느린 궤적을 반영하는 네 가지 대안 시나리오를 개발했습니다.
느리고 빠르며 빠른 대안 시나리오는 교육에 대한 연간 변화율을 설정하고 1990-2017 년 기간 동안 각 지역의 15, 85, 99 번째 백분위 변화율에 대한 피임 충족 요구를 설정하여 도출되었습니다. 유엔 지속 가능 발전 목표 (SDG) 페이스 대체 시나리오를 위해, 우리는 모든 지역이 교육 달성을위한 SDG 목표를 달성 할 수 있도록 변화율을 설정했습니다 (2030 년까지의 중등 교육)
 피임 충족 요구 (2030 년까지의 보편적 적용).
우리는 교육 SDG 시나리오에서 2030 년 이후에도 그 비율을 일정하게 유지했으며 2030 년 이후에는 100 % 적용 범위에서 피임 충족 요구를 유지했습니다 ( 부록 1 , 섹션 10). 이 시나리오는 모든 국가와 지역이 2030 년까지 교육 및 피임 요구를 충족시키기 위해 SDG를 충족시키는 경우 인구 추세가 어떻게 보일지 예상 할 수있는 것을 보여줍니다. 많은 국가들이 이러한 목표를 달성 할 수 없습니다.

 GDP 예측

Chang과 동료의 연구를 통해 인구 시나리오의 경제적 결과를 추적했습니다.
그들은 노동 연령 성인 당 국내 총생산 (GDP)을 예측했고, 일인당 GDP의 예측은 노동 연령 성인 당 GDP를 모델링하고 GDP의 직접 모델링을 통한 것보다 노동 연령 성인 수를 곱할 때 예측 오류가 더 작음을 보여주었습니다. 인당. 노동 연령 성인 예측 당 장거리 GDP를 사용하여 각 시나리오의 다양한 시점에서 각 국가 및 지역의 GDP를 계산했습니다.

 다른 모델과 비교

비교를 위해, 우리는 UNPD 중간 변형 및 Wittgenstein SSP2 (중간) 시나리오에 대한 참조 시나리오를 평가했습니다 (자세한 내용  부록 2 , 섹션 7–9 참조).

 자금 조달 원의 역할

연구비는 연구 설계, 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 해석 또는 보고서 작성에 아무런 역할을하지 않았습니다. 모든 저자는 연구의 모든 데이터에 대한 전체 액세스 권한을 가지며 출판물 제출 결정에 대한 최종 책임이 있습니다.

결과

 세계 사망률 시나리오

우리는 참조 시나리오와 교육 성취와 피임 충족 요구를 반영하는 느리고, 빠르며, 가장 빠른 SDG 페이스 대체 시나리오에서 글로벌 기대 수명의 진화를 플로팅했습니다 ( 그림 2 ). 예상 수명이 증가 할 것으로 예상되지만 진행률이 느려질 수 있습니다. 2100 년에는 세계 불평등이 큰 수준으로 남아 있었으며, 두 성별에 대한 국가 및 영토 예상 수명은 69 · 4 년 (95 % UI 61 · 4–76 · 0)에서 88 · 9 년 (85 · 0– 참고 시나리오의 92 · 6) ( 부록 2섹션 3). 국가 및 지역의 평균 기대 수명 편차는 2017 년 6 · 9 년에서 2100 년 3 · 6 년으로 축소되었습니다 (데이터는 표시되지 않음). 10 개국은 2100 년에 평균 수명이 75 년 미만으로 예상되며 그 중 7 개국은 사하라 이남 아프리카 지역에서 예상됩니다. 시나리오 전반에 걸쳐 2100 년의 글로벌 기대 수명의 범위는 중간 수준이었습니다 (느린 시나리오의 경우 79 · 9 년 [95 % UI 77 · 4–82 · 0]에서 SDG 페이스 시나리오; 부록 2 , 섹션 3). 부록 2 에는 2017 년과 2100 년 (13 장)의 모든 지역에 대한 추가 기대 수명 결과 (섹션 3)와 수명 표가 있습니다.
그림 썸네일 gr2
그림 2 참조, 느리고 빠르며 가장 빠른 SDG 페이스 시나리오 (1990–2100)의 글로벌 기대 수명

 세계적인 출산 시나리오

참조 시나리오의 글로벌 TFR은 꾸준히 감소하여 2100 년에 1 · 66 (95 % UI 1 ~ 33–2 · 08)에 도달했습니다 (  , 그림 3 ). SDG 페이스 시나리오에서 1 · 52 (1 · 15–1 · 99)에서 느린 페이스 시나리오에서 2 · 59 (2 · 27–2 · 93)까지 5 가지 시나리오에서 글로벌 TFR의 범위가 넓었습니다 ( 부록 2섹션 54). 느린 시나리오에서 TFR이 약간 증가한 것은 특정 위치에서 TFR이 증가하는 것이 아니라 전 세계 출생 코호트가 출산율이 높은 위치로 점진적으로 이동했기 때문입니다. 느린 시나리오에서, 금세기에 대한 세계 예측은 대체 출산율 아래로 떨어지지 않았습니다. 글로벌 TFR 예측은 참조 시나리오에서 2034 년 대체 수준 (2 · 1 비율) 아래로 떨어졌고, 더 빠른 (2029), 가장 빠른 (2026) 및 SDG (2025) 시나리오의 초기에 떨어졌습니다. 더 빠르고 느린 시나리오 사이의 TFR의 차이는 교육적 성취와 생식 건강 서비스 제공이 전 세계 비옥도에 미치는 영향을 보여 주었다. SDG 페이스 시나리오는 1 세기 중반 1 · 36 (1 · 14–1 · 70) 경에 최소 글로벌 TFR 예측에 도달했습니다. ). 가장 빠르고 빠른 시나리오에서 비슷하지만 덜 뚜렷한 리바운드가 나타났습니다. 우리는 국가 차원에서 미래의 CCF50에서 상승이 없을 것으로 추정했기 때문에, 이러한 상승은 시간이 지남에 따라 출생시 모체 연령의 변화와 전 세계 출생 코호트가 더 높은 출산율로 이동함에 의해 부분적으로 설명됩니다. 사하라 이남 아프리카 지역은 2063 년까지 대체 수준 이상으로 유지되는 슈퍼 지역 중에서 가장 높은 출산율을 가질 것으로 예상되었다 ( 도 3B ). 우리는 국가의 TFR이 하락하거나 대체 수준 아래로 떨어질 것으로 예측 된 연도를 매핑했습니다 ( 그림 4); 이지도에서 우리는 순 생식 률을 사용했는데, 이는 또한 출생시의 성 불균형을 설명하기 때문입니다. 중국이나 인도와 같은 국가는 출생시의 성비가 소년들에게 비뚤어져 있기 때문에 TFR이 제안한 것보다 실 효율이 낮습니다 ( 부록 2 , 섹션 5의 추가 결과 ). 추가 생식력 결과는 온라인에서 확인할 수 있습니다 .
2017 년, 2100 년에 참조 시나리오, 2100 년에 SDG 페이스 시나리오 및 최고 인구 연도의 테이블 인구 및 총 출산율
인구 (백만) 총 생식 률
2017 년 2100 참조 시나리오 2100 SDG 페이스 시나리오 최대 인구 (년) 2017 년 2100 참조 시나리오 2100 SDG 페이스 시나리오
글로벌 7640 · 47 (7394 · 65–7867 · 14) 8785 · 55 (6825 · 31–11829 · 48) 6289 · 42 (4821 · 12–8733 · 4) 9732 · 92 (2064) 2 · 37 (2 · 22–2 · 55) 1 · 66 (1 · 33–2 · 08) 1 · 52 (1 · 15–1 · 99)
중앙 유럽, 동유럽 및 중앙 아시아 415 · 93 (395 · 18–435 · 49) 324 · 99 (217 · 65-498 · 18) 248 · 22 (171 · 88–387 · 22) 417 · 71 (2023) 1 · 78 (1 · 59–1 · 99) 1 · 80 (1 · 25–2 · 40) 1 · 58 (1 · 07–2 · 23)
중앙 아시아 90 · 93 (83 · 02–99 · 04) 138 · 93 (85 · 13–221 · 17) 91 · 14 (54 · 62–153 · 13) 138 · 93 (2100) 2 · 47 (2 · 26–2 · 69) 2 · 14 (1 · 5–2 · 83) 1 · 89 (1 · 23–2 · 65)
아르메니아 3 · 03 (2 · 7–3 · 35) 1 · 78 (0 · 9–3 · 83) 1 · 33 (0 · 83–2 · 83) 3 · 04 (2022) 1 · 58 (1 · 44–1 · 72) 1 · 43 (0 · 96–2 · 51) 1 · 27 (0 · 95–2 · 24)
아제르바이잔 10 · 23 (8 · 96–11 · 43) 8 · 69 (4 · 42–17 · 67) 5 · 75 (3 · 6–11 · 91) 11 · 46 (2045) 1 · 96 (1 · 73–2 · 23) 1 · 50 (0 · 98–2 · 45) 1 · 29 (0 · 96–2 · 17)
그루지야 3 · 69 (3 · 37-4 · 04) 2 · 78 (1 · 39–5 · 26) 1 · 85 (1 · 06–3 · 56) 3 · 69 (2017) 2 · 05 (1 · 86–2 · 25) 1 · 59 (1 · 01–2 · 55) 1 · 38 (0 · 95–2 · 25)
카자흐스탄 17 · 90 (16 · 48–19 · 23) 30 · 28 (17 · 99–48 · 62) 23 · 24 (13 · 87–38 · 52) 30 · 28 (2100) 2 · 39 (2 · 16–2 · 63) 1 · 97 (1 · 29–2 · 8) 1 · 81 (1 · 12–2 · 63)
키르기스스탄 6 · 37 (5 · 59–7 · 10) 12 · 45 (6 · 11–23 · 68) 6 · 03 (2 · 56–12 · 97) 12 · 45 (2100) 2 · 78 (2 · 59–2 · 97) 2 · 25 (1 · 4–3 · 29) 1 · 67 (1 · 0–2 · 67)
몽골리아 3 · 25 (2 · 87–3 · 62) 6 · 07 (1 · 78–19 · 73) 4 · 41 (1 · 47–14 · 43) 6 · 07 (2100) 2 · 70 (2 · 49–2 · 91) 1 · 98 (0 · 98–4 · 27) 1 · 81 (0 · 96–3 · 96)
타지키스탄 9 · 24 (8 · 19–10 · 25) 23 · 76 (14 · 82–34 · 95) 8 · 20 (4 · 47–13 · 75) 23 · 76 (2100) 3 · 55 (3 · 22–3 · 87) 2 · 25 (1 · 68–2 · 86) 1 · 54 (1 · 03–2 · 14)
투르크 메니스탄 4 · 98 (4 · 56-5 · 4) 8 · 96 (3 · 49–21 · 58) 5 · 94 (2 · 58–15 · 39) 8 · 96 (2100) 2 · 76 (2 · 47–3 · 11) 1 · 91 (1 · 01–3 · 51) 1 · 66 (0 · 97–3 · 19)
우즈베키스탄 32 · 24 (24 · 56–39 · 91) 44 · 18 (23 · 4–76 · 27) 34 · 38 (17 · 71–60 · 95) 44 · 99 (2076) 2 · 35 (2 · 14–2 · 57) 1 · 89 (1 · 23–2 · 65) 1 · 75 (1 · 12–2 · 54)
중부 유럽 114 · 80 (112 · 04–117 · 49) 52 · 30 (39 · 66–70 · 26) 44 · 51 (34 · 98–59 · 28) 114 · 80 (2017) 1 · 43 (1 · 29–1 · 59) 1 · 35 (1 · 04–1 · 74) 1 · 25 (0 · 96–1 · 65)
알바니아 2 · 77 (2 · 47–3 · 07) 1 · 97 (1 · 41–2 · 7) 1 · 32 (1 · 02–1 · 81) 2 · 86 (2031) 1 · 88 (1 · 63–2 · 18) 1 · 49 (1 · 08–1 · 97) 1 · 17 (0 · 96–1 · 55)
보스니아 헤르체고비나 3 · 40 (3 · 09–3 · 72) 1 · 42 (1 · 13–1 · 72) 1 · 19 (0 · 97–1 · 45) 3 · 40 (2017 년) 1 · 26 (1 · 17–1 · 36) 1 · 19 (1 · 0–1 · 45) 1 · 09 (0 · 97–1 · 31)
불가리아 7 · 05 (6 · 53–7 · 58) 2 · 62 (1 · 82-3 · 89) 2 · 28 (1 · 71-3 · 3) 7 · 05 (2017) 1 · 47 (1 · 29–1 · 67) 1 · 25 (0 · 95–1 · 76) 1 · 21 (0 · 94–1 · 72)
크로아티아 4 · 28 (3 · 83–4 · 73) 1 · 62 (1 · 27–2 · 00) 1 · 22 (1 · 00–1 · 48) 4 · 28 (2017) 1 · 37 (1 · 3–1 · 45) 1 · 39 (1 · 13–1 · 69) 1 · 15 (0 · 98–1 · 37)
체코 공화국 10 · 59 (10 · 52–10 · 67) 6 · 73 (4 · 95–9 · 24) 6 · 04 (4 · 67–8 · 26) 10 · 60 (2020 년) 1 · 58 (1 · 45–1 · 73) 1 · 37 (0 · 99–1 · 87) 1 · 31 (0 · 96–1 · 82)
헝가리 9 · 73 (8 · 74-10 · 79) 5 · 20 (3 · 62–7 · 99) 4 · 53 (3 · 40–6 · 82) 9 · 73 (2017) 1 · 43 (1 · 26–1 · 61) 1 · 38 (0 · 98–2 · 01) 1 · 25 (0 · 95–1 · 86)
몬테네그로 0 · 63 (0 · 56–0 · 69) 0 · 44 (0 · 38–0 · 52) 0 · 30 (0 · 25–0 · 34) 0 · 63 (2022) 1 · 67 (1 · 59–1 · 76) 1 · 62 (1 · 42–1 · 82) 1 · 18 (1 · 03–1 · 34)
북 마케도니아 2 · 17 (1 · 82–2 · 52) 1 · 27 (1 · 07–1 · 51) 0 · 92 (0 · 8–1 · 09) 2 · 19 (2024) 1 · 51 (1 · 41–1 · 61) 1 · 39 (1 · 2–1 · 62) 1 · 11 (0 · 97–1 · 3)
폴란드 38 · 39 (38 · 12–38 · 67) 15 · 42 (11 · 67–20 · 66) 13 · 66 (10 · 87–18 · 07) 38 · 39 (2017 년) 1 · 31 (1 · 16–1 · 48) 1 · 17 (0 · 96–1 · 55) 1 · 14 (0 · 96–1 · 5)
루마니아 19 · 43 (17 · 34–21 · 55) 7 · 77 (5 · 02–13 · 3) 6 · 60 (4 · 62–11 · 17) 19 · 43 (2017 년) 1 · 56 (1 · 4–1 · 74) 1 · 28 (0 · 92–2 · 0) 1 · 24 (0 · 93–1 · 93)
세르비아 8 · 87 (7 · 85–9 · 84) 4 · 14 (3 · 31–5 · 14) 3 · 18 (2 · 64–3 · 85) 8 · 87 (2017 년) 1 · 37 (1 · 21–1 · 56) 1 · 34 (1 · 09–1 · 62) 1 · 13 (0 · 96–1 · 36)
슬로바키아 5 · 42 (5 · 01–5 · 82) 2 · 56 (1 · 93–3 · 47) 2 · 29 (1 · 80-3 · 08) 5 · 42 (2018) 1 · 39 (1 · 23–1 · 58) 1 · 30 (0 · 99–1 · 70) 1 · 24 (0 · 97–1 · 65)
슬로베니아 2 · 07 (2 · 05–2 · 09) 1 · 15 (0 · 89–1 · 50) 0 · 99 (0 · 79–1 · 28) 2 · 07 (2018) 1 · 52 (1 · 39–1 · 66) 1 · 36 (1 · 04–1 · 77) 1 · 26 (0 · 98–1 · 62)
동유럽 210 · 20 (192 · 44–228 · 28) 133 · 75 (81 · 62–226 · 07) 112 · 57 (73 · 79–190 · 72) 210 · 20 (2017) 1 · 55 (1 · 35–1 · 79) 1 · 45 (0 · 94–2 · 25) 1 · 34 (0 · 88–2 · 14)
벨라루스 9 · 49 (8 · 37–10 · 56) 5 · 53 (3 · 72–8 · 89) 4 · 91 (3 · 46–7 · 84) 9 · 49 (2017) 1 · 57 (1 · 4–1 · 78) 1 · 40 (0 · 99–2 · 08) 1 · 34 (0 · 96–1 · 96)
에스토니아 1 · 31 (1 · 3–1 · 33) 0 · 82 (0 · 56–1 · 24) 0 · 70 (0 · 49–1 · 04) 1 · 31 (2017 년) 1 · 57 (1 · 38–1 · 79) 1 · 48 (1 · 0–2 · 13) 1 · 36 (0 · 96–2 · 02)
라트비아 1 · 95 (1 · 93–1 · 96) 0 · 43 (0 · 22–0 · 77) 0 · 34 (0 · 17–0 · 66) 1 · 95 (2017) 1 · 58 (1 · 39–1 · 79) 1 · 37 (0 · 96–2 · 03) 1 · 31 (0 · 93–1 · 92)
리투아니아 2 · 85 (2 · 83–2 · 87) 1 · 47 (0 · 92–2 · 33) 1 · 24 (0 · 85–2 · 01) 2 · 85 (2017) 1 · 62 (1 · 44–1 · 82) 1 · 44 (0 · 99–2 · 16) 1 · 37 (0 · 96–2 · 07)
몰도바 3 · 72 (3 · 15–4 · 28) 1 · 51 (0 · 94–2 · 51) 1 · 27 (0 · 88–2 · 0) 3 · 72 (2017) 1 · 31 (1 · 16–1 · 49) 1 · 32 (0 · 97–1 · 96) 1 · 19 (0 · 94–1 · 8)
러시아 146 · 19 (129 · 8–162 · 59) 106 · 45 (66 · 58–178 · 81) 89 · 37 (59 · 76–155 · 49) 146 · 19 (2017) 1 · 61 (1 · 39–1 · 85) 1 · 43 (0 · 96–2 · 23) 1 · 32 (0 · 92–2 · 12)
우크라이나 44 · 69 (37 · 16–51 · 85) 17 · 55 (11 · 25–28 · 24) 14 · 74 (10 · 32–22 · 82) 44 · 69 (2017) 1 · 40 (1 · 22–1 · 61) 1 · 32 (0 · 96–1 · 92) 1 · 20 (0 · 94–1 · 77)
고소득 1074 · 89 (1033 · 31–1116 · 72) 956 · 89 (763 · 16–1215 · 89) 827 · 90 (667 · 17–1052 · 54) 1135 · 08 (2041) 1 · 67 (1 · 52–1 · 84) 1 · 59 (1 · 25–1 · 98) 1 · 45 (1 · 12–1 · 83)
오스트 랄라 시아 28 · 39 (26 · 43–30 · 17) 42 · 35 (31 · 04–58 · 1) 36 · 02 (26 · 53–48 · 89) 42 · 39 (2096) 1 · 89 (1 · 71–2 · 09) 1 · 71 (1 · 22–2 · 29) 1 · 55 (1 · 07–2 · 11)
호주 23 · 94 (22 · 09–25 · 64) 36 · 34 (26 · 99–49 · 76) 31 · 06 (23 · 32–41 · 75) 36 · 38 (2096) 1 · 86 (1 · 65–2 · 09) 1 · 69 (1 · 19–2 · 26) 1 · 52 (1 · 06–2 · 07)
뉴질랜드 4 · 45 (4 · 04–4 · 85) 6 · 01 (3 · 82–9 · 5) 4 · 97 (3 · 31-8 · 06) 6 · 01 (2095) 2 · 10 (1 · 92–2 · 32) 1 · 71 (1 · 07–2 · 54) 1 · 56 (1 · 01–2 · 4)
고소득 아시아 태평양 187 · 03 (175 · 66–198 · 89) 93 · 70 (69 · 78–137 · 27) 84 · 10 (66 · 98–121 · 59) 187 · 03 (2017) 1 · 30 (1 · 15–1 · 47) 1 · 33 (0 · 95–1 · 97) 1 · 23 (0 · 91–1 · 82)
브루나이 0 · 43 (0 · 39–0 · 48) 0 · 42 (0 · 25–0 · 68) 0 · 30 (0 · 2–0 · 48) 0 · 53 (2050) 1 · 88 (1 · 74–2 · 03) 1 · 67 (1 · 06–2 · 44) 1 · 37 (0 · 99–2 · 06)
일본 128 · 36 (118 · 33–139 · 14) 59 · 72 (42 · 89–91 · 91) 52 · 69 (42 · 12–79 · 96) 128 · 36 (2017) 1 · 33 (1 · 11–1 · 59) 1 · 32 (0 · 96–2 · 03) 1 · 20 (0 · 95–1 · 85)
싱가포르 5 · 57 (4 · 91–6 · 19) 6 · 78 (5 · 4–9 · 68) 6 · 39 (5 · 23–9 · 04) 8 · 04 (2062) 1 · 26 (1 · 05–1 · 52) 1 · 27 (0 · 91–1 · 99) 1 · 22 (0 · 89–1 · 95)
대한민국 52 · 67 (48 · 44–56 · 79) 26 · 78 (20 · 94–36 · 35) 24 · 72 (20 · 26–32 · 79) 54 · 29 (2031) 1 · 24 (1 · 18–1 · 30) 1 · 24 (0 · 94–1 · 78) 1 · 20 (0 · 92–1 · 68)
고소득 북미 360 · 88 (324 · 22-398 · 6) 379 · 95 (282 · 96–509 · 77) 322 · 69 (244 · 94–432 · 12) 408 · 40 (2064) 1 · 79 (1 · 65–1 · 95) 1 · 54 (1 · 13–2 · 03) 1 · 40 (1 · 03–1 · 86)
캐나다 35 · 98 (33 · 29–38 · 59) 44 · 09 (36 · 8–53 · 16) 37 · 06 (32 · 09–43 · 28) 45 · 17 (2078) 1 · 66 (1 · 42–1 · 94) 1 · 58 (1 · 29–1 · 90) 1 · 37 (1 · 12–1 · 64)
그린란드 0 · 06 (0 · 06–0 · 06) 0 · 05 (0 · 03–0 · 07) 0 · 03 (0 · 02–0 · 05) 0 · 06 (2039) 2 · 02 (1 · 79–2 · 26) 1 · 52 (1 · 08–2 · 06) 1 · 29 (0 · 99–1 · 79)
미국 324 · 84 (288 · 6–362 · 83) 335 · 81 (247 · 53–456 · 32) 285 · 59 (215 · 82-385 · 94) 363 · 75 (2062) 1 · 81 (1 · 68–1 · 95) 1 · 53 (1 · 1–2 · 02) 1 · 40 (1 · 02–1 · 86)
남 라틴 아메리카 65 · 61 (60 · 27–70 · 62) 66 · 50 (46 · 02–93 · 09) 55 · 32 (38 · 37–78 · 46) 78 · 02 (2057) 2 · 06 (1 · 9–2 · 25) 1 · 58 (1 · 14–2 · 06) 1 · 48 (1 · 05–1 · 98)
아르헨티나 44 · 27 (39 · 11–49 · 25) 48 · 27 (31 · 99–70 · 54) 39 · 62 (26 · 4–57 · 99) 54 · 59 (2062) 2 · 17 (2 · 02–2 · 33) 1 · 62 (1 · 14–2 · 13) 1 · 51 (1 · 04–2 · 06)
칠레 17 · 92 (16 · 67–19 · 08) 15 · 52 (11 · 73–20 · 64) 13·43 (10·59–17·41) 20·29 (2046) 1·81 (1·59–2·06) 1·37 (1·04–1·78) 1·29 (1·01–1·68)
Uruguay 3·42 (3·06–3·77) 2·71 (2·07–3·51) 2·27 (1·77–2·92) 3·60 (2042) 1·97 (1·72–2·27) 1·44 (1·16–1·76) 1·37 (1·08–1·70)
Western Europe 432·97 (420·94–445·9) 374·39 (303·66–465·27) 329·75 (270·49–410·49) 447·92 (2038) 1·59 (1·43–1·78) 1·64 (1·28–2·05) 1·50 (1·16–1·88)
Andorra 0·08 (0·08–0·08) 0·03 (0·03–0·04) 0·03 (0·03–0·04) 0·08 (2021) 1·20 (1·06–1·35) 1·23 (1·02–1·50) 1·17 (1·0–1·44)
Austria 8·79 (8·73–8·86) 6·58 (5·22–8·37) 6·01 (4·83–7·60) 9·07 (2033) 1·51 (1·38–1·66) 1·37 (1·02–1·76) 1·31 (1·00–1·71)
Belgium 11·32 (11·23–11·41) 13·48 (10·41–17·46) 11·57 (9·08–14·8) 13·63 (2084) 1·69 (1·52–1·87) 1·60 (1·21–2·06) 1·46 (1·05–1·9)
Cyprus 1·26 (1·14–1·39) 0·79 (0·66–1·00) 0·76 (0·64–0·96) 1·37 (2038) 1·01 (0·87–1·17) 1·18 (0·96–1·52) 1·16 (0·95–1·49)
Denmark 5·73 (5·68–5·78) 6·06 (4·17–8·66) 4·88 (3·66–6·96) 6·24 (2071) 1·75 (1·57–1·95) 1·66 (1·08–2·31) 1·39 (0·99–1·98)
Finland 5·52 (5·47–5·56) 5·24 (4·04–6·70) 4·59 (3·61–5·83) 5·73 (2038) 1·64 (1·47–1·83) 1·60 (1·22–2·01) 1·47 (1·1–1·85)
France 65·71 (59·68–71·56) 67·15 (53·33–85·37) 60·13 (47·63–76·53) 70·64 (2046) 1·84 (1·66–2·05) 1·78 (1·42–2·20) 1·65 (1·28–2·07)
Germany 83·29 (74·7–92·02) 66·42 (53·96–80·86) 60·06 (49·98–72·53) 85·08 (2035) 1·39 (1·24–1·57) 1·35 (1·05–1·69) 1·26 (1·0–1·58)
Greece 10·40 (9·3–11·47) 5·48 (4·07–7·64) 4·73 (3·78–6·5) 10·40 (2017) 1·42 (1·27–1·6) 1·29 (0·97–1·82) 1·19 (0·97–1·68)
Iceland 0·34 (0·33–0·34) 0·38 (0·25–0·56) 0·32 (0·21–0·49) 0·40 (2063) 1·83 (1·68–2·00) 1·72 (1·16–2·40) 1·59 (1·04–2·25)
Ireland 4·86 (4·52–5·22) 5·44 (3·76–8·27) 4·82 (3·3–7·29) 5·77 (2057) 1·84 (1·64–2·07) 1·68 (1·1–2·46) 1·57 (1·01–2·32)
Israel 8·95 (7·82–10·12) 24·07 (13·89–41·48) 17·65 (10·4–30·45) 24·07 (2100) 2·90 (2·64–3·19) 2·36 (1·45–3·54) 2·05 (1·19–3·19)
Italy 60·60 (60·15–61·03) 30·54 (24·61–39·44) 27·79 (23·41–35·51) 60·60 (2017) 1·33 (1·18–1·5) 1·23 (0·99–1·64) 1·17 (0·98–1·58)
Luxembourg 0·59 (0·59–0·6) 0·71 (0·57–0·88) 0·64 (0·52–0·79) 0·77 (2063) 1·48 (1·35–1·61) 1·50 (1·13–1·9) 1·39 (1·06–1·79)
Malta 0·43 (0·39–0·48) 0·29 (0·23–0·36) 0·26 (0·22–0·33) 0·44 (2027) 1·49 (1·32–1·68) 1·27 (1·0–1·64) 1·21 (0·96–1·57)
Netherlands 17·03 (16·89–17·18) 13·58 (10·59–17·52) 11·15 (8·92–13·76) 17·50 (2033) 1·66 (1·49–1·85) 1·59 (1·24–2·01) 1·39 (1·06–1·73)
Norway 5·26 (5·22–5·31) 7·47 (5·15–10·95) 6·47 (4·65–9·82) 7·47 (2099) 1·74 (1·59–1·9) 1·67 (1·09–2·35) 1·52 (1·02–2·28)
Portugal 10·68 (9·53–11·86) 4·50 (3·43–6·1) 4·16 (3·29–5·68) 10·68 (2017) 1·29 (1·14–1·48) 1·26 (0·98–1·73) 1·21 (0·97–1·7)
Spain 46·39 (42·86–49·88) 22·91 (17·89–32·95) 21·54 (17·39–30·84) 46·43 (2019) 1·35 (1·23–1·49) 1·24 (0·96–1·83) 1·21 (0·96–1·78)
Sweden 10·04 (9·34–10·73) 13·11 (9·77–17·63) 10·72 (8·2–14·34) 13·11 (2100) 1·84 (1·69–1·99) 1·72 (1·24–2·31) 1·46 (1·02–2·01)
Switzerland 8·59 (7·91–9·21) 8·33 (7·09–9·84) 7·39 (6·42–8·52) 9·82 (2048) 1·50 (1·34–1·67) 1·43 (1·17–1·73) 1·28 (1·04–1·54)
UK 66·64 (60·8–72·58) 71·45 (55·76–90·29) 63·74 (50·26–82·78) 74·87 (2063) 1·73 (1·55–1·94) 1·61 (1·21–2·04) 1·50 (1·13–1·96)
Latin America and Caribbean 581·95 (553·22–607·72) 575·16 (429·01–787·74) 467·80 (348·39–651·4) 715·51 (2055) 2·18 (1·99–2·4) 1·58 (1·22–2·01) 1·50 (1·13–1·94)
Andean Latin America 61·45 (59·14–63·65) 93·29 (58·24–148·05) 69·71 (42·09–112·88) 97·44 (2078) 2·82 (2·57–3·1) 1·79 (1·17–2·51) 1·69 (1·09–2·39)
Bolivia 11·54 (10·29–12·73) 23·45 (13·29–40·55) 15·82 (8·81–28·66) 23·46 (2099) 3·24 (2·92–3·61) 1·79 (1·07–2·71) 1·66 (1·03–2·59)
Ecuador 16·69 (14·86–18·48) 18·02 (9·97–32·78) 14·54 (8·8–25·8) 21·89 (2060) 2·27 (1·93–2·67) 1·47 (0·99–2·25) 1·39 (0·98–2·14)
Peru 33·22 (33·06–33·36) 51·81 (31·48–85·24) 39·34 (22·54–66·38) 53·92 (2079) 2·96 (2·64–3·33) 1·75 (1·1–2·61) 1·63 (1·04–2·44)
Caribbean 46·27 (43·67–48·92) 31·75 (18·27–54·94) 22·94 (13·48–41·52) 50·19 (2040) 2·24 (2·05–2·44) 1·55 (1·08–2·22) 1·51 (1·02–2·2)
Antigua and Barbuda 0·09 (0·08–0·1) 0·06 (0·04–0·07) 0·05 (0·04–0·06) 0·10 (2037) 1·51 (1·28–1·78) 1·26 (1·01–1·57) 1·22 (1·0–1·54)
The Bahamas 0·38 (0·33–0·42) 0·28 (0·19–0·41) 0·24 (0·17–0·35) 0·42 (2041) 1·54 (1·28–1·85) 1·38 (1·0–1·88) 1·32 (0·98–1·78)
Barbados 0·30 (0·26–0·33) 0·18 (0·13–0·25) 0·15 (0·12–0·21) 0·30 (2031) 1·43 (1·2–1·7) 1·36 (1·02–1·78) 1·22 (0·99–1·64)
Belize 0·39 (0·35–0·44) 0·51 (0·35–0·76) 0·44 (0·32–0·65) 0·60 (2066) 2·23 (1·96–2·53) 1·32 (1·0–1·9) 1·28 (0·99–1·83)
Bermuda 0·07 (0·06–0·07) 0·03 (0·03–0·05) 0·03 (0·02–0·04) 0·07 (2022) 1·30 (1·16–1·46) 1·33 (1·01–1·76) 1·27 (1·0–1·7)
Cuba 11·38 (10·25–12·44) 4·52 (2·49–9·0) 4·07 (2·37–8·24) 11·38 (2017) 1·51 (1·43–1·6) 1·41 (0·98–2·24) 1·35 (0·97–2·15)
Dominica 0·07 (0·06–0·08) 0·04 (0·03–0·08) 0·04 (0·02–0·07) 0·07 (2033) 1·60 (1·35–1·92) 1·41 (0·99–2·16) 1·35 (0·99–2·14)
Dominican Republic 10·45 (9·31–11·57) 7·73 (4·22–13·55) 5·52 (2·82–10·34) 12·09 (2047) 2·37 (2·04–2·75) 1·46 (1·01–2·1) 1·39 (1·0–2·01)
Grenada 0·11 (0·1–0·12) 0·07 (0·04–0·13) 0·06 (0·04–0·11) 0·11 (2036) 1·88 (1·59–2·23) 1·43 (0·99–2·24) 1·37 (0·98–2·17)
Guyana 0·74 (0·67–0·82) 0·59 (0·38–0·84) 0·29 (0·18–0·44) 0·83 (2048) 2·50 (2·16–2·88) 1·61 (1·27–1·95) 1·31 (1·02–1·65)
Haiti 11·82 (9·85–13·74) 12·94 (5·93–26·7) 8·19 (4·28–18·56) 16·25 (2058) 3·14 (2·81–3·52) 1·42 (0·98–2·42) 1·39 (0·99–2·39)
Jamaica 2·78 (2·47–3·08) 0·85 (0·41–1·63) 0·71 (0·33–1·39) 2·78 (2023) 1·58 (1·39–1·79) 1·36 (1·0–1·88) 1·31 (1·0–1·87)
Puerto Rico 3·67 (3·24–4·09) 1·11 (0·83–1·47) 1·04 (0·81–1·37) 3·67 (2017) 1·21 (1·1–1·33) 1·19 (1·0–1·46) 1·16 (0·99–1·45)
Saint Lucia 0·18 (0·16–0·2) 0·11 (0·09–0·15) 0·10 (0·08–0·13) 0·19 (2038) 1·54 (1·28–1·84) 1·28 (1·01–1·66) 1·22 (1·0–1·6)
Saint Vincent and the Grenadines 0·11 (0·1–0·13) 0·05 (0·02–0·09) 0·04 (0·02–0·07) 0·11 (2017) 1·86 (1·56–2·2) 1·37 (0·99–1·99) 1·31 (0·98–1·91)
Suriname 0·57 (0·52–0·63) 0·54 (0·31–0·95) 0·39 (0·24–0·67) 0·66 (2051) 2·20 (1·91–2·53) 1·50 (1·01–2·25) 1·34 (0·98–2·09)
Trinidad and Tobago 1·39 (1·24–1·55) 0·91 (0·56–1·58) 0·69 (0·49–1·17) 1·43 (2033) 1·70 (1·49–1·94) 1·37 (0·98–2·11) 1·22 (0·97–1·93)
Virgin Islands 0·10 (0·09–0·12) 0·07 (0·03–0·15) 0·06 (0·03–0·13) 0·10 (2017) 2·04 (1·74–2·38) 1·71 (1·03–2·65) 1·60 (1·01–2·56)
Central Latin America 255·49 (238·67–271·43) 277·23 (212·16–369·14) 216·55 (165·24–288·6) 334·73 (2059) 2·35 (2·12–2·63) 1·52 (1·23–1·9) 1·44 (1·12–1·83)
Colombia 50·61 (43·06–58·08) 46·55 (37·52–57·43) 42·36 (33·74–53·16) 61·49 (2052) 2·12 (1·82–2·45) 1·45 (1·18–1·75) 1·38 (1·09–1·66)
Costa Rica 4·65 (4·18–5·15) 3·87 (2·73–5·94) 3·50 (2·49–5·51) 5·48 (2049) 1·75 (1·61–1·92) 1·30 (0·99–1·89) 1·27 (0·99–1·86)
El Salvador 6·09 (5·31–6·83) 1·43 (0·83–2·51) 1·06 (0·67–1·71) 6·27 (2029) 1·95 (1·7–2·22) 1·32 (1·02–1·68) 1·27 (1·0–1·62)
Guatemala 16·92 (14·23–19·63) 21·89 (12·54–43·16) 17·51 (11·06–34·45) 25·56 (2067) 2·80 (2·41–3·24) 1·32 (0·96–2·33) 1·31 (0·97–2·28)
Honduras 9·50 (8·57–10·41) 14·39 (9·06–22·6) 11·18 (7·34–17·84) 15·91 (2072) 2·89 (2·51–3·36) 1·48 (1·01–2·16) 1·41 (1·01–2·07)
Mexico 126·57 (112·47–141·47) 145·97 (117·7–184·64) 107·62 (84·36–134·39) 170·71 (2062) 2·42 (2·07–2·86) 1·44 (1·18–1·71) 1·36 (1·08–1·63)
Nicaragua 6·40 (5·48–7·34) 4·81 (2·2–10·53) 3·84 (1·94–8·73) 7·92 (2049) 2·46 (2·1–2·88) 1·44 (0·99–2·37) 1·39 (0·99–2·27)
Panama 3·92 (3·48–4·38) 6·94 (5·19–9·14) 5·00 (3·89–6·69) 6·94 (2100) 2·31 (1·97–2·69) 1·81 (1·39–2·29) 1·48 (1·11–1·93)
Venezuela 30·83 (27·57–34·14) 31·37 (17·79–55·21) 24·48 (14·22–43·11) 38·05 (2056) 2·24 (1·99–2·52) 1·63 (1·07–2·35) 1·52 (1·03–2·27)
Tropical Latin America 218·74 (195·05–242·09) 172·89 (116·09–257·01) 158·60 (110·0–239·95) 244·46 (2044) 1·78 (1·61–1·99) 1·47 (1·03–2·04) 1·40 (0·98–2·0)
Brazil 211·81 (187·73–234·87) 164·75 (114·27–240·69) 151·64 (108·04–225·76) 235·49 (2043) 1·76 (1·58–1·97) 1·44 (1·03–1·97) 1·37 (1·01–1·93)
Paraguay 6·93 (5·88–8·05) 8·14 (4·52–13·93) 6·96 (3·68–12·18) 9·42 (2063) 2·55 (2·18–2·97) 1·84 (1·18–2·6) 1·70 (1·06–2·49)
North Africa and Middle East 600·18 (579·17–621·86) 978·20 (714·8–1403·72) 697·16 (491·18–1041·03) 996·53 (2084) 2·71 (2·51–2·94) 1·78 (1·29–2·49) 1·69 (1·13–2·44)
Afghanistan 32·85 (22·83–42·06) 129·77 (99·93–163·5) 42·72 (30·95–56·47) 129·78 (2099) 6·01 (5·71–6·3) 1·65 (1·34–1·98) 1·36 (1·05–1·68)
Algeria 40·46 (35·82–45·76) 78·83 (42·12–138·32) 60·07 (32·98–108·92) 78·83 (2100) 2·81 (2·49–3·12) 2·01 (1·11–3·17) 1·82 (1·02–3·01)
Bahrain 1·47 (1·31–1·64) 1·86 (1·44–2·43) 1·54 (1·23–1·99) 2·25 (2057) 2·05 (1·87–2·22) 1·37 (1·03–1·8) 1·28 (1·0–1·71)
Egypt 96·48 (90·07–102·86) 199·06 (100·92–389·44) 163·92 (78·68–318·32) 199·06 (2100) 2·66 (2·43–2·91) 2·08 (1·24–3·18) 1·91 (1·1–2·97)
Iran 82·18 (75·84–88·06) 70·00 (37·48–155·1) 62·23 (35·86–134·17) 95·32 (2049) 1·73 (1·47–2·03) 1·55 (1·0–2·77) 1·48 (0·98–2·68)
Iraq 43·30 (31·84–54·1) 108·12 (81·77–140·03) 73·25 (57·14–96·24) 108·19 (2097) 3·76 (3·42–4·15) 1·53 (1·1–1·95) 1·39 (1·01–1·84)
Jordan 10·65 (9·76–11·56) 21·17 (13·45–33·82) 14·13 (9·05–23·47) 21·39 (2090) 3·05 (2·8–3·35) 1·70 (1·09–2·46) 1·51 (1·02–2·26)
Kuwait 4·26 (3·82–4·71) 4·54 (2·72–11·2) 4·15 (2·64–9·8) 5·67 (2057) 1·42 (1·28–1·57) 1·47 (0·88–3·15) 1·44 (0·88–3·1)
Lebanon 8·51 (5·68–11·78) 8·75 (6·44–11·72) 6·56 (4·94–8·57) 11·54 (2058) 2·40 (2·06–2·81) 1·45 (1·15–1·76) 1·37 (1·07–1·69)
Libya 6·91 (5·97–7·83) 8·58 (4·33–18·42) 6·99 (3·79–14·63) 9·11 (2062) 2·12 (1·78–2·55) 1·66 (1·0–3·01) 1·57 (0·98–2·85)
Morocco 35·49 (32·61–38·85) 32·80 (24·7–42·98) 28·44 (21·38–37·14) 42·45 (2051) 2·14 (1·88–2·45) 1·39 (1·06–1·79) 1·33 (1·02–1·73)
Oman 4·54 (4·51–4·56) 9·30 (6·61–13·15) 6·56 (4·96–9·2) 9·30 (2098) 2·55 (2·3–2·81) 1·64 (1·08–2·3) 1·40 (1·0–2·03)
Palestine 4·85 (4·53–5·16) 9·85 (7·43–12·79) 5·56 (4·2–7·07) 10·06 (2087) 3·49 (3·16–3·86) 1·80 (1·46–2·13) 1·49 (1·17–1·79)
Qatar 2·75 (2·53–2·98) 2·33 (1·65–3·28) 1·88 (1·39–2·71) 3·53 (2052) 2·04 (1·87–2·22) 1·51 (1·04–2·12) 1·39 (1·01–2·0)
Saudi Arabia 34·44 (30·56–38·38) 33·04 (20·11–64·71) 27·30 (19·0–50·78) 44·68 (2052) 1·67 (1·47–1·88) 1·39 (0·97–2·49) 1·32 (0·97–2·37)
Sudan 40·26 (34·71–45·49) 81·94 (64·79–100·52) 51·16 (41·32–62·99) 84·37 (2086) 4·22 (3·86–4·62) 1·45 (1·16–1·74) 1·27 (1·02–1·55)
Syria 18·13 (15·31–20·58) 13·46 (7·19–25·63) 10·15 (6·41–19·48) 20·12 (2044) 2·17 (1·88–2·51) 1·38 (0·95–2·18) 1·28 (0·93–2·13)
Tunisia 11·44 (10·35–12·47) 11·68 (7·67–18·46) 9·93 (6·71–15·74) 13·63 (2055) 1·77 (1·52–2·09) 1·52 (1·01–2·29) 1·44 (1·0–2·22)
Turkey 80·46 (80·02–80·94) 101·64 (79·79–127·94) 86·10 (70·31–109·64) 112·51 (2068) 1·79 (1·61–2·0) 1·34 (1·01–1·73) 1·26 (1·0–1·63)
United Arab Emirates 9·73 (8·43–11·17) 3·45 (2·54–4·79) 3·15 (2·37–4·36) 10·17 (2029) 1·31 (1·17–1·49) 1·27 (1·0–1·72) 1·23 (0·99–1·71)
Yemen 30·45 (25·79–35·17) 47·13 (31·0–65·81) 30·70 (20·55–45·36) 56·15 (2069) 4·53 (4·16–4·96) 1·39 (1·02–1·82) 1·33 (1·01–1·78)
South Asia 1782·68 (1637·81–1941·51) 1441·70 (955·35–2242·79) 1200·21 (853·24–1858·76) 2117·38 (2049) 2·27 (2·04–2·54) 1·33 (0·96–1·90) 1·27 (0·95–1·82)
Bangladesh 156·98 (140·23–173·23) 81·30 (55·58–120·99) 74·19 (52·72–110·08) 173·49 (2039) 2·00 (1·81–2·22) 1·19 (0·99–1·59) 1·17 (0·99–1·56)
Bhutan 0·96 (0·82–1·09) 0·77 (0·54–1·14) 0·72 (0·52–1·05) 1·19 (2051) 1·98 (1·76–2·27) 1·35 (1·02–1·83) 1·30 (1·01–1·79)
India 1380·56 (1235·54–1535·78) 1093·15 (724·48–1714·29) 929·87 (663·75–1443·47) 1605·60 (2048) 2·14 (1·93–2·39) 1·29 (0·99–1·89) 1·24 (0·98–1·8)
Nepal 29·89 (26·62–32·83) 18·09 (11·14–34·73) 15·55 (10·34–29·96) 34·57 (2043) 2·21 (1·96–2·52) 1·20 (0·98–1·91) 1·19 (0·98–1·89)
Pakistan 214·29 (198·94–228·96) 248·39 (151·17–427·14) 179·88 (120·72–320·32) 314·08 (2062) 3·40 (2·99–3·9) 1·31 (0·99–2·04) 1·27 (0·99–1·99)
Southeast Asia, east Asia, and Oceania 2158·80 (1981·55–2321·29) 1437·41 (979·55–2435·23) 1263·48 (864·11–2156·81) 2249·56 (2032) 1·72 (1·63–1·83) 1·61 (1·14–2·44) 1·50 (1·03–2·36)
East Asia 1485·71 (1316·09–1646·5) 768·13 (463·86–1587·39) 733·09 (457·41–1486·17) 1506·02 (2024) 1·52 (1·43–1·61) 1·47 (0·91–2·66) 1·41 (0·89–2·56)
China 1412·48 (1244·31–1571·26) 731·89 (455·61–1499·32) 699·74 (452·81–1402·01) 1431·91 (2024) 1·53 (1·43–1·63) 1·47 (0·96–2·55) 1·41 (0·95–2·49)
North Korea 25·72 (22·82–28·77) 12·98 (10·6–15·87) 11·01 (8·87–13·29) 26·08 (2028) 1·32 (1·17–1·51) 1·30 (1·09–1·53) 1·22 (1·03–1·45)
Taiwan (province of China) 23·58 (23·4–23·77) 10·89 (8·32–14·78) 10·53 (8·29–14·58) 23·87 (2027) 1·04 (0·92–1·19) 1·30 (0·98–1·8) 1·26 (0·95–1·78)
Oceania 12·60 (11·58–13·65) 34·16 (25·28–44·82) 14·28 (11·29–18·26) 34·16 (2100) 4·02 (3·67–4·37) 1·99 (1·58–2·56) 1·41 (1·1–1·88)
American Samoa 0·06 (0·05–0·06) 0·11 (0·06–0·2) 0·07 (0·04–0·12) 0·11 (2100) 2·92 (2·55–3·34) 2·13 (1·37–3·06) 1·67 (1·03–2·56)
Federated States of Micronesia 0·10 (0·09–0·12) 0·17 (0·1–0·29) 0·11 (0·07–0·18) 0·17 (2094) 2·72 (2·42–3·07) 1·79 (1·14–2·58) 1·48 (1·0–2·22)
Fiji 0·91 (0·85–0·97) 1·12 (0·67–1·71) 0·62 (0·38–0·92) 1·14 (2077) 2·61 (2·3–2·96) 1·98 (1·48–2·51) 1·61 (1·17–2·09)
Guam 0·17 (0·15–0·19) 0·27 (0·07–0·7) 0·17 (0·05–0·5) 0·27 (2100) 2·95 (2·71–3·19) 2·26 (1·06–3·95) 1·92 (0·99–3·64)
Kiribati 0·12 (0·11–0·13) 0·34 (0·24–0·48) 0·14 (0·1–0·19) 0·34 (2100) 3·71 (3·26–4·2) 2·32 (1·82–2·9) 1·40 (1·02–1·86)
Marshall Islands 0·06 (0·05–0·06) 0·08 (0·05–0·11) 0·06 (0·04–0·09) 0·08 (2074) 2·86 (2·55–3·22) 1·75 (1·31–2·2) 1·63 (1·21–2·13)
Northern Mariana Islands 0·04 (0·04–0·05) 0·04 (0·03–0·06) 0·03 (0·02–0·04) 0·05 (2039) 2·06 (1·82–2·31) 1·72 (1·32–2·18) 1·48 (1·11–1·91)
Papua New Guinea 9·23 (8·26–10·22) 27·01 (20·42–34·21) 11·37 (9·41–13·71) 27·01 (2100) 4·21 (3·83–4·59) 1·83 (1·52–2·18) 1·32 (1·08–1·57)
Samoa 0·20 (0·18–0·21) 1·06 (0·08–3·56) 0·17 (0·02–1·01) 1·06 (2100) 4·69 (4·23–5·22) 4·47 (2·26–7·32) 2·51 (1·02–5·21)
Solomon Islands 0·64 (0·56–0·71) 1·08 (0·61–1·69) 0·29 (0·18–0·47) 1·18 (2078) 4·20 (3·8–4·64) 1·91 (1·44–2·43) 1·41 (1·04–1·84)
Tonga 0·10 (0·1–0·11) 0·31 (0·18–0·51) 0·13 (0·08–0·24) 0·31 (2100) 3·17 (2·77–3·61) 2·62 (1·81–3·67) 1·48 (0·99–2·46)
Vanuatu 0·29 (0·27–0·31) 0·68 (0·52–0·88) 0·34 (0·26–0·46) 0·68 (2097) 3·73 (3·41–4·12) 1·77 (1·41–2·13) 1·40 (1·05–1·75)
Southeast Asia 660·48 (625·64–694·46) 635·12 (457·86–894·48) 516·10 (371·34–744·67) 786·84 (2052) 2·08 (1·88–2·32) 1·61 (1·21–2·07) 1·49 (1·11–1·99)
Cambodia 16·12 (14·15–18·18) 15·93 (10·77–24·35) 13·14 (9·58–20·41) 20·77 (2056) 2·73 (2·49–3·04) 1·30 (1·0–1·9) 1·27 (0·99–1·85)
Indonesia 258·13 (228·44–286·87) 228·69 (141·13–387·53) 202·69 (128·87–346·57) 300·51 (2047) 1·97 (1·7–2·3) 1·51 (1·01–2·21) 1·43 (1·0–2·14)
Laos 6·97 (6·44–7·47) 6·81 (5·23–8·77) 5·45 (4·25–7·1) 9·23 (2056) 2·90 (2·64–3·21) 1·28 (1·01–1·6) 1·24 (1·0–1·55)
Malaysia 30·64 (27·09–34·12) 41·33 (31·7–54·14) 35·13 (27·51–45·19) 44·19 (2070) 2·02 (1·81–2·26) 1·64 (1·26–2·08) 1·53 (1·18–1·97)
Maldives 0·46 (0·42–0·5) 0·57 (0·37–1·01) 0·48 (0·34–0·83) 0·68 (2062) 1·87 (1·72–2·02) 1·38 (0·96–2·36) 1·32 (0·95–2·26)
Mauritius 1·27 (1·15–1·4) 0·72 (0·5–1·12) 0·66 (0·49–1·02) 1·30 (2031) 1·32 (1·22–1·44) 1·27 (0·97–1·88) 1·23 (0·97–1·82)
Myanmar 52·80 (48·36–57·31) 49·77 (36·66–69·05) 45·82 (34·4–64·21) 63·51 (2051) 2·02 (1·85–2·21) 1·38 (1·03–1·84) 1·32 (1·02–1·79)
Philippines 103·47 (94·56–111·89) 169·46 (117·16–237·9) 107·03 (70·59–159·4) 173·28 (2085) 3·12 (2·85–3·45) 1·78 (1·3–2·3) 1·59 (1·1–2·1)
Seychelles 0·10 (0·09–0·11) 0·09 (0·05–0·16) 0·07 (0·04–0·14) 0·11 (2042) 2·15 (1·9–2·43) 1·68 (1·05–2·54) 1·57 (1·02–2·46)
Sri Lanka 21·60 (19·45–23·8) 10·45 (6·85–15·11) 7·31 (4·49–10·97) 22·34 (2031) 1·80 (1·52–2·11) 1·46 (1·11–1·87) 1·38 (1·06–1·77)
Thailand 70·63 (62·64–78·58) 34·66 (26·07–49·31) 33·20 (25·66–47·55) 71·97 (2028) 1·21 (1·07–1·38) 1·28 (1·0–1·76) 1·24 (0·99–1·73)
Timor-Leste 1·29 (1·19–1·39) 2·94 (2·16–3·93) 1·69 (1·24–2·24) 2·94 (2098) 4·14 (3·63–4·69) 1·81 (1·39–2·26) 1·39 (1·04–1·82)
Vietnam 96·14 (84·73–108·05) 72·85 (51·69–104·23) 62·76 (45·22–89·57) 107·25 (2044) 1·85 (1·68–2·05) 1·39 (1·02–1·86) 1·33 (1·01–1·79)
Sub-Saharan Africa 1026·04 (988·37–1062·59) 3071·21 (2477·11–3838·43) 1584·66 (1226·15–2057·39) 3071·21 (2100) 4·62 (4·33–4·93) 1·73 (1·42–2·06) 1·52 (1·18–1·89)
Central sub-Saharan Africa 121·67 (99·15–143·25) 343·47 (251·51–459·5) 161·60 (118·8–225·04) 343·76 (2097) 4·88 (4·62–5·13) 1·70 (1·29–2·18) 1·38 (1·06–1·81)
Angola 28·20 (25·98–30·71) 84·34 (69·18–101·51) 46·71 (38·24–56·04) 84·68 (2095) 5·12 (4·72–5·54) 1·55 (1·3–1·81) 1·41 (1·14–1·68)
Central African Republic 4·62 (3·94–5·33) 2·56 (1·52–3·74) 1·17 (0·62–1·8) 5·15 (2041) 3·56 (3·18–4·0) 1·34 (1·1–1·63) 1·15 (1·0–1·4)
Congo (Brazzaville) 4·91 (4·24–5·61) 5·20 (3·76–6·95) 3·92 (2·79–5·3) 6·72 (2059) 3·30 (2·99–3·66) 1·29 (1·02–1·63) 1·24 (1·01–1·58)
Democratic Republic of the Congo 80·88 (57·85–102·65) 246·35 (170·29–346·15) 106·12 (73·79–156·78) 246·35 (2100) 5·05 (4·73–5·37) 1·75 (1·27–2·3) 1·34 (1·01–1·85)
Equatorial Guinea 1·35 (1·24–1·45) 3·03 (2·49–3·65) 2·09 (1·83–2·35) 3·17 (2083) 3·88 (3·36–4·44) 1·39 (1·21–1·55) 1·29 (1·13–1·44)
Gabon 1·70 (1·55–1·86) 1·99 (1·55–2·53) 1·60 (1·27–2·02) 2·47 (2063) 2·79 (2·47–3·17) 1·30 (1·03–1·62) 1·25 (1·01–1·54)
Eastern sub-Saharan Africa 393·18 (375·73–410·77) 1056·10 (843·46–1316·08) 570·85 (443·91–734·14) 1062·77 (2093) 4·65 (4·36–4·98) 1·73 (1·43–2·04) 1·48 (1·15–1·83)
Burundi 10·91 (9·54–12·33) 42·57 (23·09–71·74) 14·89 (8·04–30·36) 42·57 (2100) 5·30 (4·99–5·65) 1·61 (1·0–2·53) 1·46 (1·0–2·39)
Comoros 0·72 (0·61–0·83) 0·78 (0·53–1·14) 0·51 (0·37–0·77)