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　　當(dāng)我們要驗證我們的想法，我們可以試著從一些數(shù)據(jù)中去得到證實。然而，有些時候我們卻也可以反過來從一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)中得到想法并借以判斷未來的趨勢，例如“人口紅利”就是基于這樣的思維所產(chǎn)生的名詞。

　　所謂的“人口紅利”指的是一個國家的勞動力，也就是介于15歲到64歲之間的人口呈現(xiàn)逐漸增長的態(tài)勢。由于一個國家的勞動力是其經(jīng)濟(jì)活動中主要的生產(chǎn)者，當(dāng)其占總?cè)丝诘谋壤�愈高時，那么這個國家就擁有相對較多的人口在從事生產(chǎn)的工作，經(jīng)濟(jì)活動也會呈現(xiàn)較為快速的增長，因此稱之為人口紅利。反過來說，當(dāng)勞動力人口呈現(xiàn)衰退的趨勢時，表示這個經(jīng)濟(jì)體中需要被撫養(yǎng)的比例，包括14歲以下以及65歲以上的人口占總?cè)丝诘谋戎亻_始增加，那么這個經(jīng)濟(jì)體的成長速度就會開始趨緩，反而是進(jìn)入了所謂的“人口負(fù)債”的狀態(tài)。

　　采用這樣的統(tǒng)計資料來預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究有很多，最經(jīng)典的案例當(dāng)屬高盛證券（Goldman Sachs）分析師吉姆•歐尼爾（Jim O’Neill）在2011年所提出的“金磚四國”（BRICs）理論。當(dāng)時歐尼爾認(rèn)為，包括巴西、俄羅斯、印度與中國擁有大量的勞動力人口，因此認(rèn)為這些經(jīng)濟(jì)體在未來將會擁有相當(dāng)高的成長潛力，而過去這10年多來，這4個國家也確實繳出了亮眼的成績單。

　　若我們更進(jìn)一步的去細(xì)分，每個人在一生當(dāng)中不同的年齡階段會處于什么樣的消費周期，我們就可以借此去預(yù)測什么樣的商品在未來的哪一個時間點可能會出現(xiàn)高度的需求。

　　舉例來說，1980年代因為兩次的石油危機(jī)，而使得高品質(zhì)、低價且省油的日本車成為美國嬰兒潮世代購車的首要選擇，當(dāng)時的美國車廠市占率因此節(jié)節(jié)敗退，蒙受了重大的虧損，然而美國車廠克萊斯勒（Chrysler），卻在傳奇人物艾科卡（Lee Iacocca，1924~）精確的掌握未來消費趨勢之下，為美國汽車產(chǎn)業(yè)爭了一口氣。當(dāng)時艾科卡認(rèn)為二次大戰(zhàn)后的嬰兒潮世代在1980年后期也差不多到了要結(jié)婚生子的時候，未來家庭旅游必然會成為風(fēng)潮，也因此開始研究家庭用的休旅車款，而這個準(zhǔn)確的判斷也讓克萊斯勒得以從巨額的虧損之中轉(zhuǎn)虧為盈，這便是一個掌握人口統(tǒng)計變數(shù)趨勢的成功案例之一。

　　另外，不同年齡層所處的環(huán)境也會是重要的判斷指標(biāo)之一。以美國家庭為例，46歲到50歲是一個人一生中消費能力最強(qiáng)的時期，然而不同時代的46~50族群，卻擁有著不同的消費模式。例如1980年代以前，46~50族群很可能還是以百貨公司或大賣場這類傳統(tǒng)實體購物為主要消費模式，然而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)電子商務(wù)在1990年代開始萌芽發(fā)展，這個時期從小就生活在網(wǎng)絡(luò)世界的網(wǎng)絡(luò)世代族群，在未來成長為46~50世代之后，很可能會使得整個市場采用網(wǎng)絡(luò)購物的比例大幅度超越實體的購物，而這就是人口統(tǒng)計變數(shù)與科技變化的結(jié)合運(yùn)用。

　　雖然人口統(tǒng)計變數(shù)偶有出現(xiàn)單一年度的劇烈變動，然而長期在自然的條件之下，人口結(jié)構(gòu)趨勢并不容易在短時間之內(nèi)出現(xiàn)大幅度的改變，甚至于扭轉(zhuǎn)。也因此，即便不容易作出很精準(zhǔn)的預(yù)測，但人口統(tǒng)計變數(shù)仍是作為分析未來趨勢時的一個相當(dāng)重要數(shù)據(jù)。例如，日本在1997年時勞動力人口達(dá)到最高峰后開始遞減，而這樣的數(shù)據(jù)對照到日本經(jīng)濟(jì)這失落的20年，其中確實有著一定的關(guān)聯(lián)性。

　　數(shù)據(jù)不僅僅可以用來證明我們的觀點，很多的時候，我們更可以從一些數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)未來的趨勢。