产品需求文档

# Product Spec V1

## 1. 核心用户问题
1. 未来中国的人口到底怎么变？
2. 今天这一批人未来会走到哪里？
3. 这些人口变化可能影响什么？
4. 为什么相信这个判断，日本和韩国发生过什么？

## 2. 一级信息架构
- `/`：未来总览
- `/population`：人口结构
- `/cohort`：Cohort 时间机器
- `/impact`：人口影响总览
- `/impact/real-estate`：房地产
- `/impact/industry`：产业
- `/impact/consumption`：消费
- `/impact/equity`：股市
- `/impact/society`：社会运行
- `/compare`：日韩参照
- `/methodology`：数据与方法

## 3. 首页 `/`
目标：首次进入后快速理解中国未来最重要的人口结构变化。

核心内容：
- 中国当前位置：最多 4～5 个关键指标
- 五道人口波：少子化、年轻人口、中年人口、退休人口、高龄人口
- 哪些未来已经基本确定
- 进入 Population / Cohort / Impact 的入口

## 4. 人口结构 `/population`
默认中国。
支持中国 / 日本 / 韩国切换。
时间轴建议 1990–2050，并明确 Historical / Actual 与 Projection。

MVP 年龄段：
0–14、15–24、25–34、35–44、45–59、60–64、65–74、75–84、85+。

单年龄段展示：
- 数量
- 总人口占比
- 2025 / 2030 / 2035 / 2040 / 2045 / 2050
- 生命周期解释
- 主要影响领域
- Source
- Actual / Projection

支持年份拖动。

## 5. Cohort 时间机器 `/cohort`
输入出生年份。
预设：1963 / 1973 / 1990 / 2000 / 2010 / 2016 / 2025。

标准生命周期节点：
0 出生；6 小学；12 初中；15 高中；18 大学/就业转换；25 婚姻、生育、首次置业高相关；35 成熟家庭；60 退休转换；75 高龄医疗护理。

必须提示：生命周期节点是研究用年龄区间，不代表个体必然发生对应行为。

节点可跳转对应影响页。

## 6. 人口影响 `/impact`
两种浏览方式：
- 按领域：房地产 / 产业 / 消费 / 股市 / 社会运行
- 按人口变量：出生人口、25–34、35–44、劳动年龄人口、65–74、75+、家庭规模、家庭户数

### 社会运行 `/impact/society`
目标：将人口变量翻译成教育、照护、家庭、空间与服务可得性中的日常变化，并清楚区分人口底座、历史案例、机制解释和中国本地结论边界。

核心内容：
- 五个社会系统场景及其 2025 / 2035 / 2050 人口信号时间窗
- 中日韩事实卡：发生了什么 / 说明什么 / 来源
- 中国现状、Data Gap 或待验证状态
- 反向因素与通向房地产、产业、消费、日韩参照的研究路径
- 三类地方情境参照：核心流入、稳定转型、持续流失；只用于确定研究起点，不作为具体城市分类或预测

不得展示：没有本地来源支撑的撤校数量、城市停线、服务等待时间或具体城市结论。

## 7. 房地产
方法声明：人口主要影响住房长期需求中枢和空间分布，不直接预测短期房价。

核心人口输入：
25–34、35–44、家庭户数、平均家庭规模、结婚/初婚、都市圈迁移、老龄/死亡人口。

核心问题：
- 首次置业人口怎么变化？
- 家庭户什么时候见顶？
- 哪些都市圈还能吸收人口？
- 存量住房何时面临更明显空置与释放压力？

统一用 Impact Graph 表达传导链。

## 8. 产业
按人口机制分类：
- 人口缩量型
- 人口增量型
- 劳动力替代型
- 家庭结构型
- 生命周期迁移型

统一公式：
目标人口 × 渗透率 × 人均支出 = 潜在市场规模。

市场规模之后继续经过供给结构、成本、行业利润、企业竞争力。

## 9. 消费
核心模型：
Age × Household × Consumption Basket。

MVP 年龄层：
20–29、30–39、40–49、50–59、60–69、70+。

支持“人口机械效应”基线模式，必须标记 Baseline / Demographic Effect Only。

## 10. 股市
顶部声明：人口是长期行业基本面变量，不用于预测指数点位或短期股价。

核心链：
人口 → 行业需求 → 企业收入 → 海外市场/市占率/成本 → 企业利润 → 资本配置 → 估值 → 股东回报。

MVP 只做“人口暴露度”概念：
客户年龄暴露、国内收入暴露、劳动力暴露、地域暴露、海外对冲能力。

不做个股数据库。

## 11. 日韩参照 `/compare`
先选问题，不先选国家。
问题示例：家庭户、年轻人口、教育、都市圈集中、自动化、企业全球化。

同一问题并列中国、日本、韩国。

支持 Calendar Time 与 Demographic Time。
MVP 的 Demographic Time 只做：总人口峰值、劳动年龄人口峰值、家庭户峰值。

## 12. 数据与方法 `/methodology`
说明数据来源、Official Actual 与 Comparable Projection、Actual/Estimate/Projection、Scenario、统计时点、置信度、因果边界、Data Gap、更新时间，以及社会运行的四层证据（人口时间窗、已发生案例、机制推演、中国本地边界）。

## 13. 全站公共状态
historical_actual、latest_actual、estimate、projection、derived、missing、under_review、data_gap。

## 14. Source 交互
所有关键图表、数字、结论都可查看：机构、数据集、数据年份、发布年份、Actual/Projection、定义、原始链接或标识。

## 15. 产品边界
不得把相关性写成因果，不把中方案写成事实，不把人口趋势直接等价为资产价格结论，不把行业需求增长直接等价为股票收益。