预测是通过已知推断未知的过程。只要掌握事物发展规律，对任何事物都可以进行预测。人口预测只是众多预测中的一种，和其他预测一样，是对未来人口状态和人口过程的定量分析。人口预测是在对影响人口变动主要参数分析的基础上，对人口群体的未来发展趋势和变化过程进行定量描述与推断。人口系统由于受人口自身变化规律和特点的影响，具有周期长、不可逆和惯性大的特点。在人口系统中，生育行为是可以通过政策调节或控制的，而死亡则是无法进行调节或控制的。具体地说，按目前的死亡状况来看，人从生到死大体上要经历70多年的历史，是很难人为干预的。此外，人口系统还具有一定的弹性，即人口系统的性质变化不存在严格的立竿见影的界限指标，因此，人口预测不是人口预报，而是在一定假设条件下，根据人口变动规律对未来人口变动进行推测。人口预测的重要意义在于对人口的未来发展态势和可能产生的结果进行前瞻性研究，这不仅能为政府相关政策制定和宏观决策分析提供参考依据，为国家发展战略和规划实施提供依据，同时也能为分析其他社会经济系统研究提供基础性数据。

人口预测过程是人口基础数据收集、评估，人口参数估计，数学模型建立、运算和结果分析的过程。人口预测的关键问题是基础数据质量的高低。基础数据质量越高，人口预测的结果才能越接近实际过程。基础数据的质量和结构不仅决定了预测方法的使用，同时也决定了结果的可靠程度和数据结构。除了基础数据以外，人口数学模型是人口预测的核心，人口分析模型建立和参数估计，有赖于基础数据的结构和质量，好的人口预测必然是可靠的基础数据和科学预测方法的完美结合。

人口数学模型是人口研究深入程度的重要标志。作为人口数学模型的一部分，人口预测方法总是随着社会经济发展的需求而不断进步的。人口预测模型的发展经历了总人口增长模型（如马尔萨斯）、人口性别年龄模型（如莱斯利模型，即常用的总和生育率法）和分性别、年龄、孩次的人口模型（如孩次递进人口发展模型）等几个主要阶段。人口预测模型的好坏取决于对人口系统结构、功能和本质规律的描述是否科学。虽然人口统计学以外的模型也或多或少地应用于人口预测之中，如回归模型、神经网络模型、微观仿真模型、系统动力学仿真模型，但从应用的范围、可提供的预测结果以及参数估计来看，都离不开人口统计模型的基本框架。需要强调的是，虽然各种数学模型方法为我们认识问题和解决问题提供了方便，是认识问题和解决问题的基本工具，然而，只有正确运用数学模型方法才能在解决实际问题过程中发挥作用，恰当的方法是研究的必要条件。

人口的变动主要由出生、死亡和迁移三个主要过程构成。对于一个封闭的人口来说，从数量来看，现存人口的死亡过程是相对稳定的，而人口的出生和迁移过程是不稳定的。考虑到数据质量、参数估计和预测结果的解释，本项研究采用分要素人口预测模型，即人口性别年龄模型进行人口预测，需要准备、确认和估计的基础数据和预测参数主要包括人口年龄结构和生育水平等。