几十年来 ， 联合国人口司一直包办人口预测工作 ， 每两年常规发布更新 。 2019年发布的最新预测认为 ， 全球人口将在目前77亿的基础上继续上升 ， 2100年时接近110亿（此后的一版预测数据原定今年公布 ， 但已推迟到2022年） 。
2014年 ， 在奥地利维也纳的国际应用系统分析研究所（International Institute for Applied Systems Analysis ，简称IIASA） ， 一个研究团队自主预测 ， 世界人口最有可能在2070年左右达到94亿的峰值 ， 至本世纪末下降至90亿 。 该团队2018年的报告中略微上调了峰值预测 ， 认为2080年左右人口将达到峰值98亿；此后又修正为2070年略低于97亿 。
在该团队之后 ， 去年 ， 美国华盛顿大学医学院健康指标与评估研究所（Institute for Health Metrics and Evaluation at the University of Washington’s School of Medicine ，简称IHME）的团队发表论文 ， 认为全球人口将于2064年达到峰值97亿 ， 然后开始下降 ， 到2100年下降至88亿左右 。
该研究认为 ， 与当前人口相比 ， 至本世纪末 ， 日本、泰国、意大利、西班牙等23国的人口将会减半 。
美国马萨诸塞大学阿默斯特分校的Leontine Alkema从事统计建模 ， 她认为 ， 莫衷一是的预测表明了这类长时段预测的不确定性 。 “某种程度上说这是不可能的任务 ， 所以我们只是尽力而为 ， 不同团队采用不同方法是很正常的 。 ”
上述研究分歧巨大（参见“人口峰值”图表） ， 归根结底是各团队的预测方法不同 。 “三者采用的起始<人口>数值相近 ， 所以问题不在这里 。 ”美国的独立研究机构人口资料局的人口学家金田俊彦（Toshiko Kaneda）表示 。 “关键是 ， 你认为这条曲线会如何爬升 。 问题就出在对这一点的假设上 。 ”

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来源：联合国人口司/IIASA/IHME
预测人口的关键在于生育率随预期经济发展的变化情况 ， 对此 ， 上述三种模型采用了不同的预测方法 。 联合国的模型将生育率上升趋缓、下跌、再回升的过程划分为数个阶段 ， 根据一个国家近年来出生率的变化 ， 将其归入相应阶段 ， 由此得出了约10万种生育率变化的可能模型 。 最后 ， 联合国选取了其中的中位数 ， 作为可能性最大的结果 。
IIASA团队并非基于数据和过往趋势 ， 预测生育率将随社会发展下跌 ， 而是根据专家的判断做出预测 。 团队采访了包括经济学家、人口学家、社会学家在内的约200位科研人员 ， 要求他们基于对若干社会、卫生、经济因素的预期 ， 分别预测单个国家2030年和2050年的生育率 。 收集到的部分预测结果差别极大 。 例如 ， 对于印度 ， 2030年生育率的预测从1.5到2.5不等 ， 2050年生育率预测从1.1到2.5不等 。
IIASA预测的生育率显著低于联合国 。 例如 ， IIASA研究者预测 ， 本世纪末 ， 撒哈拉以南非洲各国的生育率均将跌破2.1的更替水平 。 但联合国预测 ， 届时该区域只有1/3的国家生育率会跌破2.1 。
IHME团队的做法则较为不同 。 他们没有将生育率及其变化情况作为建模基础 ， 而是采用50岁世代完成生育率（cohort fertility at 50 years ， CC50）作为变量 ， 该变量反映了每名女性50岁时生育的子女总数 。 与总和生育率略有不同 ， 该变量较少受女性生育年龄的影响 ， 也不会出现跌至低水平后的反弹效应 。
IHME的模型并未假设未来某一具体时间点的CC50数值 ， 而是用真实世界数据分析了CC50与其两大影响因素（受教育水平、避孕需求缺口）间的关系 。 这就是说 ， 作者可以把各国的受教育水平和避孕状况数据（以及研究者对两者变化情况的预期）代入预测模型 ， 而不是简单估计未来生育率 。