韩国的生育率会在十年后反弹吗？韩国国会预算和政策办公室对 2025 年的预测 (feat. Python)

韩国长达十年的出生率问题。到 2023 年，韩国人口预计将达到历史最低点，即 0.72然而，国民议会预算和政策办公室（NABO）最近发布的一项预测表明，到 2024 年 0.74就会轻微反弹。

反弹......但这真的是有意义的变化吗？还是只是昙花一现？
在本帖中，我们将使用 生育率反弹让我们来看看这是否真的可能，前景背后的理由，以及你能做些什么！

2024 年韩国生育率回升

韩国的生育率将于 2024 年触底并开始回升。2015 年 1.24 人 此后，韩国的生育率一直在下降、 2024 电梯 0.74那么，反弹的背后是什么呢？

反弹的背后：COVID 后的复苏与政策的力量

  • COVID-19 导致的延迟分娩一种解释是，大流行病导致许多家庭自愿或非自愿地推迟了生育计划，现在我们看到其中一些新生儿出现了反弹。
  • 政府降低出生率的措施政府为解决出生率下降问题而采取的孕产妇和儿童保育支持政策正在慢慢产生影响，尽管这种影响很微弱。
  • 适合为人父母的社会氛围一些分析家说，工作场所正在通过增加育儿假和福利支持，让养育孩子变得更加容易，但这对工人来说仍然不是免费的。

可能的反弹问题：是真正的变化吗？

但这种小幅反弹能否持续？ 国会预算办公室的报告未来五年 生育率反弹预计不会很大。 2028直到 0.74 至 0.77 人 因为预计它将保持在这一水平。

作为时间序列数据的生育率

好了，让我们来看看更多的数据。下面的 Python 代码使用 2014 至 2025 年将生育率可视化为一个时间序列。

将 matplotlib.pyplot 导入 plt
from matplotlib import font_manager, rc

将字体设置为 # Korean（Nanum Gothic）
font_path = 'C:/Windows/Fonts/NanumGothic.ttf' # 需要根据环境设置路径
font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
rc('font', family=font_name)

import numpy as np

按年份分列的 # 生育率数据
years = np.array([2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025])
出生率 = np.array([1.21, 1.24, 1.17, 1.05, 0.98, 0.92, 0.84, 0.81, 0.78, 0.72, 0.74, 0.75])

设置 # 样式
plt.style.use('ggplot') 可以使用 # 的 "ggplot "或 "fivethirtyeight "样式

# 绘制图表
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=100)

绘制 # 生育率折线图
plt.plot(years, birth_rates, marker='o', linestyle='-', color='#2a9d8f', linewidth=2.5, label="生育率")

突出显示 # 2025 预测线
plt.axvline(x=2025, color='#e76f51', linestyle='--', linewidth=2, label="2025年预测")

在 # 点上显示标签
for i, rate in enumerate(birth_rates)：
    plt.text(years[i], birth_rates[i] + 0.02, f'{rate}', ha='center', fontsize=10, color='#264653')

设置 # 图表标题和坐标轴
plt.title("2014-2025 年韩国生育率趋势", fontsize=16, fontweight='bold', color='#264653', pad=20)
plt.xlabel("Year", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653')
plt.ylabel("Total fertility rate (persons)", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653')

设置 # 标度
plt.xticks(years, fontsize=10)
plt.yticks(np.array(0.6, 1.4, 0.1), fontsize=10)

设置 # 图例
plt.legend(loc='upper right', fontsize=11)

调整 # 网格和样式
plt.grid(True, which='major', linestyle='--', linewidth=0.7, alpha=0.7)

调整 # 图表的上下边距
plt.tight_layout()

打印 # 图形
plt.show()

运行上述代码时 2014 至 2025 年您可以一目了然地看到韩国生育率多年来的变化情况。 2025 年预计生育率（0.75 个子女）用红色虚线标出。从数据中可以看出，这次反弹可能只是暂时的。

출산율 반등 - 추이 그래프

便于初学者理解的代码解释

1. 设置导入和韩文字体

- 以别名 plt 导入 matplotlib.pyplot，准备绘制图表。

- font_manager 和 rc 是使用韩文字体所必需的。从路径中加载系统中安装的 NanumGothic.ttf 字体并启用它。

- rc('font', family=font_name) 将使所有图形使用指定的字体。

2. 创建数据数组

- 使用 np.array() 函数创建一个包含年份和出生率数据的数组。

- years：包含 2014 年至 2025 年的数组。

- 出生率：包含当年总出生率数据的数组。

3. 设置图表样式

- plt.style.use('ggplot')：使用 matplotlib 提供的 "ggplot "样式。这种样式提供了简洁的设计，使初学者更容易阅读图形。

4. 设置图形大小

- plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=100)： 设置图形大小。

- figsize=(12, 7)：绘制一个宽 12 英寸、高 7 英寸的图形。

- dpi=100：将图表的分辨率设置为 100，使其看起来更清晰。

5. 绘制生育率折线图

- plt.plot(years, birth_rates, marker='o', linestyle='-', color='#2a9d8f', linewidth=2.5, label="生育率")

- 使用年份和出生率数据绘制折线图。

- marker='o'：用圆圈标记每个数据点。

- linestyle='-'：将线条连接成一条直线。

- color='#2a9d8f':将图表颜色设置为青色。

- linewidth=2.5：将线条的粗细设置为 2.5，使线条更粗。

- label="生育率"：将图例命名为 "生育率"。

6. 突出 2025 年预测线

- plt.axvline(x=2025, color='#e76f51′, linestyle='-', linewidth=2, label="Projected for 2025")

- x=2025： 画一条 2025 年的垂直线。

- color='#e76f51′:将此垂直线的颜色设置为橙色。

- linestyle='-'：将线条显示为虚线。

- linewidth=2：将线条粗细设为 2，以示强调。

- label="预计 2025 年"：在图例中将此行标为 "预计 2025 年"。

7. 在点上显示标签

- 使用 plt.text() 函数在每个数据点上方显示生育率值。

- years[i]：每个数据点的 x 轴坐标，以年为单位。

- birth_rates[i]+0.02：显示稍稍偏离图表顶部的出生率值。

- f'{rate}'： 将每个生育率值转换为字符串并显示出来。

- ha='center'：将文本对齐到圆点的中心。

- fontsize=10： 将文字大小设置为 10。

- color='#264653′：将文字颜色设置为深茶色，使其更加突出。

8. 设置图表标题和坐标轴

- plt.title("2014-2025 年韩国生育率趋势", fontsize=16, fontweight='bold', color='#264653′, pad=20)

- 给图表加上标题，设置字体大小（16）、权重（粗体）和颜色（深青色）。

- pad=20：将标题和图表之间的填充设置为 20，以提供间距。

- plt.xlabel("Year", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653′)：设置 x 轴的标签（年份），设置字体大小（12）和颜色，以及标签和坐标轴之间的边距（10）。

- plt.ylabel("总和生育率（人）", fontsize=12, labelpad=10, color='#264653′)：用同样的方法设置 y 轴（生育率）的标签。

9. 设置刻度

- plt.xticks(years, fontsize=10)：设置 x 轴上显示的年份和字体大小。

- plt.yticks(np.array(0.6, 1.4, 0.1), fontsize=10): 在 0.6 至 1.4 的 Y 轴上设置刻度线，间距为 0.1。

10. 设置图例

- plt.legend(loc='upper right', fontsize=11)： 设置图形的图例，调整位置使其显示在右上角。

11. 调整网格和样式

- plt.grid(True, which='major', linestyle='-', linewidth=0.7, alpha=0.7)：为图表添加一个虚线网格。 该网格主要显示在大比例尺上。

12. 调整图表边距

- plt.tight_layout()： 自动调整图形的顶部、底部和左侧边距，使标签和图形不会重叠。

13. 图表输出

- plt.show()：将所有已设置的图形打印到屏幕上。

通过以上讲解，您应该可以轻松了解图表的每个元素，以及如何建立视觉上简洁、时尚的风格。

保持生育率回升的实用方法

那么，我们怎样才能保持这种反弹呢？有人提出了一些替代方案

  • 扩大育儿假和灵活的工作安排我们需要更多的育儿假和更灵活的工作时间。
  • 加强住房和经济支持我们需要加强住房和儿童保育支持。
  • 减轻培训费用负担教育成本：教育成本对生育率也有重大影响。我们需要考虑加强公共教育，以降低私立教育的成本。

结论：2025 年的生育率反弹是暂时的，但它会是一个起点吗？

如果生育率为 10 年后略有回升这本身就令人鼓舞。不过，我们不能排除这只是短期反弹的可能性。

如果没有政府持续的政策努力和经济支持，这种反弹可能是短暂的。就生育率而言，现在是全国关注并参与解决这一问题的时候了。

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