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The fertility cliff came earlyEl precipicio de la fecundidad llegó antes

27 slides · 23 min · 2026-07-22 language
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The fertility cliff came earlyMade for Freddy Vega, by Hanademi
  1. Both countries became more urban as fertility fell, but neither path proves urbanization caused the decline.
  2. Türkiye’s fertility reached 1.48 after urbanization rose from 23.4% to 89.3%.
  3. Bogotá measured 1.75 births per woman in 2021.
El precipicio de la fecundidadllegó antesMade for Freddy Vega, by Hanademi
  1. Ambos países se urbanizaron mientras cayó la fecundidad, pero ninguna ruta prueba que la urbanización causara el descenso.
  2. La fecundidad de Türkiye llegó a 1,48 después de que la urbanización subiera de 23,4% a 89,3%.
  3. Bogotá registró 1,75 hijos por mujer en 2021.
Colombia and Brazil fell through differenturban pathsMatched annual observations, 1960-2024, pairing urban population share with total fertility rate for eachcountry. The relationship is descriptive, not causal.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Each point is one annual observation from 1960 to 2024.UnitUrban population share and births per woman0246Births per woman50607080Urban population share (%) →
Colombia and Brazil both move toward higher urban shares and lower fertility. But their paths are not identical, and the association alone cannot identify the driver. The useful conclusion is narrower: urban transition travels with fertility decline, not that it mechanically causes it.
Colombia y Brasil cayeron por rutasurbanas distintasObservaciones anuales emparejadas, 1960-2024, que relacionan la proporción urbana con la tasa global defecundidad de cada país. La relación es descriptiva, no causal.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Cada punto es una observación anual de 1960 a 2024.UnidadProporción urbana y nacimientos por mujer0246Nacimientos por mujer50607080Proporción de población urbana (%) →
Colombia y Brasil avanzan hacia mayores proporciones urbanas y menor fecundidad. Pero sus rutas no son idénticas y la asociación por sí sola no identifica la causa. La conclusión útil es más estrecha: la transición urbana acompaña la caída de la fecundidad, no que la cause mecánicamente.
Chile reached lower fertility through adifferent urban pathMatched annual observations, 1960-2024, for urban population share and total fertility rate in Chile andMexico.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Each point is one annual observation from 1960 to 2024.UnitUrban population share and births per woman024Births per woman708090Urban population share (%) →
Chile and Mexico both urbanized, but they do not finish at the same fertility level. Chile reaches 1.14 births per woman in 2024, while Mexico remains at 1.892. The comparison weakens any single-driver story.
Chile llegó a menor fecundidad por una rutaurbana distintaObservaciones anuales emparejadas, 1960-2024, de la proporción urbana y la tasa global de fecundidad enChile y México.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Cada punto es una observación anual de 1960 a 2024.UnidadProporción urbana y nacimientos por mujer024Nacimientos por mujer708090Proporción de población urbana (%) →
Chile y México se urbanizaron, pero no terminan con la misma fecundidad. Chile llega a 1,14 nacimientos por mujer en 2024, mientras México permanece en 1,892. La comparación debilita cualquier explicación basada en un solo factor.
Thailand and Viet Nam fell despite differenturban sharesMatched annual observations, 1960-2024, pairing urban population share with total fertility rate in Thailandand Viet Nam.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Each point is one annual observation from 1960 to 2024.UnitUrban population share and births per woman0246Births per woman204060Urban population share (%) →
Thailand ends at 1.204 births per woman, while Viet Nam ends at 1.895. Their urban transitions differ too, especially at the endpoint. That makes urbanization an important context, but not a complete causal account.
Tailandia y Viet Nam cayeron conproporciones urbanas distintasObservaciones anuales emparejadas, 1960-2024, que relacionan la proporción urbana con la tasa global defecundidad en Tailandia y Viet Nam.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Cada punto es una observación anual de 1960 a 2024.UnidadProporción urbana y nacimientos por mujer0246Nacimientos por mujer204060Proporción de población urbana (%) →
Tailandia termina en 1,204 nacimientos por mujer, mientras Viet Nam termina en 1,895. Sus transiciones urbanas también difieren, especialmente al final. Eso convierte a la urbanización en un contexto importante, pero no en una explicación causal completa.
Iran and Tunisia kept urbanizing throughfertility reversalsMatched annual observations, 1960-2024, for urban population share and total fertility rate in Iran andTunisia.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Each point is one annual observation from 1960 to 2024.UnitUrban population share and births per woman0258Births per woman406080Urban population share (%) →
Urbanization keeps rising in both countries, but fertility includes clear reversals and plateaus. Iran’s rebound is especially visible before the later decline. The shape argues for a broader explanation than urbanization alone.
Irán y Túnez siguieron urbanizándosedurante reversiones de fecundidadObservaciones anuales emparejadas, 1960-2024, de la proporción urbana y la tasa global de fecundidad enIrán y Túnez.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Cada punto es una observación anual de 1960 a 2024.UnidadProporción urbana y nacimientos por mujer0258Nacimientos por mujer406080Proporción de población urbana (%) →
La urbanización sigue aumentando en ambos países, pero la fecundidad incluye reversiones y mesetas claras. El repunte de Irán se ve especialmente antes de la caída posterior. La forma apunta a una explicación más amplia que la urbanización sola.
Türkiye ended below 1.5 after a long urbantransitionMatched annual observations, 1960-2024, pairing Türkiye’s urban population share with its total fertilityrate.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Each point is one annual observation from 1960 to 2024.UnitUrban population share and births per woman0246Births per woman20406080Urban population share (%) →Türkiye reached 1.48 births perwoman in 2024.
Türkiye begins with a fertility rate above 6 and an urban share below 25%. By 2024, the urban share is 89.3% and fertility is 1.48. It is a powerful transition story, but the evidence still cannot isolate urbanization from education, work, family costs, or policy.
Türkiye terminó por debajo de 1,5 tras unalarga transición urbanaObservaciones anuales emparejadas, 1960-2024, que relacionan la proporción urbana de Türkiye con sutasa global de fecundidad.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.; World Bank. (n.d.).Urban population [SP.URB.TOTL.IN.ZS]. World Bank Open Data.Cada punto es una observación anual de 1960 a 2024.UnidadProporción urbana y nacimientos por mujer0246Nacimientos por mujer20406080Proporción de población urbana (%) →Türkiye llegó a 1,48 nacimientospor mujer en 2024.
Türkiye comienza con una fecundidad superior a 6 y una proporción urbana inferior a 25%. En 2024, la proporción urbana es 89,3% y la fecundidad es 1,48. Es una historia de transición potente, pero la evidencia no puede separar la urbanización de la educación, el trabajo, los costos familiares o las políticas.
Urban change has a human scalePedestrians walk along a commercial street lined with large Turkish flags.Sources: Turkey’s fertility rate falls to 1.42 children per woman - Turkish Minute. turkishminute.com.
Türkiye’s long urban transition is the setting for everyday life on streets like this one.
El cambio urbano tiene escala humanaPeatones caminan por una calle comercial bordeada de grandes banderas de Türkiye.Fuentes: Turkey’s fertility rate falls to 1.42 children per woman - Turkish Minute. turkishminute.com.
La larga transición urbana de Türkiye enmarca la vida cotidiana en calles como esta.
Colombia's fertility gap nearly triplesacross departmentsReported total fertility by selected Colombian department, births per woman, 2024. The supplied set isincomplete.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Infobae. (2025, September 26). Estos son los departamentos de Colombia que más se están envejeciendo.Reported 2024 values attributed to DANE by a secondary source.UnitBirths per woman2Vaupés1.9La Guajira1.6Guainía0.9Quindío0.9Antioquia0.9Tolima0.7Caldas
The national story hides a sharp internal divide. In the supplied 2024 figures, Caldas sits at 0.7 births per woman while Vaupés reaches 2.0. That is almost a threefold gap, and it means policy cannot treat every region as if it has reached the same demographic stage.
La brecha de fecundidad de Colombia casise triplica entre departamentosFecundidad total reportada por departamento colombiano seleccionado, hijos por mujer, 2024. El conjuntosuministrado es incompleto.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Infobae. (2025, September 26). Estos son los departamentos de Colombia que más se están envejeciendo.Valores reportados para 2024 atribuidos al DANE por una fuente secundaria.UnidadHijos por mujer2Vaupés1,9La Guajira1,6Guainía0,9Quindío0,9Antioquia0,9Tolima0,7Caldas
La historia nacional oculta una fuerte división interna. En las cifras suministradas para 2024, Caldas registra 0,7 hijos por mujer y Vaupés llega a 2,0. Es una brecha de casi tres veces, lo que significa que las políticas no pueden tratar todas las regiones como si estuvieran en la misma etapa demográfica.
Bogotá measured 1.75 births perwoman in 2021.This is a modeled estimate for Bogotá D.C., not a city trend. The canonical claim suppliesone observation for 2021.Sources: Global Data Lab. (n.d.). Demographics table: Total fertility rate, Bogotá D.C.
The capital was already below 2 births per woman in the modeled 2021 estimate. That single point does not establish a city trend, but it anchors Bogotá among Colombia's low-fertility places.
Bogotá registró 1,75 hijos pormujer en 2021.Esta es una estimación modelada para Bogotá D.C., no una tendencia de la ciudad. Laafirmación canónica suministra una observación para 2021.Fuentes: Global Data Lab. (n.d.). Demographics table: Total fertility rate, Bogotá D.C.
La capital ya estaba por debajo de 2 hijos por mujer en la estimación modelada de 2021. Ese único punto no establece una tendencia urbana, pero ubica a Bogotá entre los lugares de baja fecundidad de Colombia.
Rural fertility fell sharply and stayed abovereplacementTotal fertility in populated centers and dispersed rural areas, births per woman, census-linked observationsfrom 1993 to 2018.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2021). Evolución de la fecundidad en Colombia y susdepartamentos, 2005-2018.Observations cover populated centers and dispersed rural areas and are census-linked, not annual.UnitBirths per woman34199320052018Still abovereplacementRural fertility was 4.74 births perwoman in 1993.It fell to 2.71 in 2018, still abovereplacement.
The fertility cliff was not only an urban story. Rural Colombia fell from 4.74 births per woman in 1993 to 2.71 in 2018. The decline spread widely, even though rural fertility remained above replacement at the last observation.
La fecundidad rural cayó con fuerza y siguiósobre el reemplazoFecundidad total en centros poblados y áreas rurales dispersas, hijos por mujer, observaciones vinculadasa censos de 1993 a 2018.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2021). Evolución de la fecundidad en Colombia y sus departamentos,2005-2018.Las observaciones cubren centros poblados y áreas rurales dispersas y están vinculadas a censos, no son anuales.UnidadHijos por mujer34199320052018Aún sobre elreemplazoLa fecundidad rural fue de 4,74hijos por mujer en 1993.Bajó a 2,71 en 2018, aún sobre elreemplazo.
El precipicio de la fecundidad no fue solo urbano. La Colombia rural pasó de 4,74 hijos por mujer en 1993 a 2,71 en 2018. El descenso se extendió ampliamente, aunque la fecundidad rural seguía sobre el reemplazo en la última observación.
Fewer children moved Colombia's bonus to2055DANE projection vintages for the end of Colombia's demographic bonus, projected years. Both values areforecasts.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2025). Nota técnica: Actualización de proyecciones de población yestudios demográficos.Both values are projection vintages.UnitProjected year2,0552025 update2,049Prior projection
A smaller child population changes the timing of Colombia's demographic bonus. DANE moved its projected end from 2049 to 2055, a 6-year extension. But the clock does not stop: fewer children first lower dependency, then aging becomes the larger pressure.
Menos niños llevaron el bono de Colombiahasta 2055Versiones de proyección de DANE para el fin del bono demográfico de Colombia, años proyectados. Ambosvalores son pronósticos.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2025). Nota técnica: Actualización de proyecciones de población yestudios demográficos.Ambos valores son versiones de proyección.UnidadAño proyectado2.055Actualización de 20252.049Proyección anterior
Una población infantil más pequeña cambia el calendario del bono demográfico de Colombia. DANE movió su fin proyectado de 2049 a 2055, una extensión de 6 años. Pero el reloj no se detiene: menos niños reducen primero la dependencia y después el envejecimiento se convierte en la mayor presión.
Colombia's dependency ratio bottomedbefore rising againAge dependency ratio in Colombia, dependents per 100 working-age people, 1960-2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Age dependency ratio (% of working-age population) [SP.POP.DPND]. World Bank OpenData.UnitDependents per 100 working-age people0501001960197019801990200020102020The ratio reached its trough at42.78 in 2022.It rose to 43.25 dependents per100 workers in 2025.98.6
For most of the past 65 years, Colombia's dependency ratio fell steadily. It reached 42.78 dependents per 100 working-age people in 2022. By 2025 it had risen to 43.25, marking the turn from demographic relief toward renewed pressure.
La dependencia de Colombia tocó fondoantes de volver a subirTasa de dependencia por edad en Colombia, dependientes por cada 100 personas en edad de trabajar,1960-2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Age dependency ratio (% of working-age population) [SP.POP.DPND]. World Bank OpenData.UnidadDependientes por cada 100 personas en edad de trabajar0501001960197019801990200020102020La tasa tocó fondo en 42,78 en2022.Subió a 43,25 dependientes porcada 100 trabajadores en 2025.98,6
Durante la mayor parte de los últimos 65 años, la tasa de dependencia de Colombia cayó de forma constante. Llegó a 42,78 dependientes por cada 100 personas en edad de trabajar en 2022. Para 2025 había subido a 43,25, marcando el giro del alivio demográfico hacia una presión renovada.
Colombia's older population acceleratedafter 2005Colombia's population aged 65 and above, percent of total population, 1960-2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above (% of total population) [SP.POP.65UP.TO.ZS]. World Bank OpenData.UnitPercent of total population0%5%10%19601969197819871996200520142023After 2005, the share passed4.99% and climbed faster.The share reached 10.20% in2025.
The aging shift is no longer distant. Colombians aged 65 and above made up 2.85% of the population in 1960 and 10.20% in 2025. The climb became visibly faster after 2005, just as the fertility story moved into its next phase.
La población mayor de Colombia se aceleródespués de 2005Población de Colombia de 65 años o más, porcentaje de la población total, 1960-2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Population ages 65 and above (% of total population) [SP.POP.65UP.TO.ZS]. World BankOpen Data.UnidadPorcentaje de la población total0 %5 %10 %19601969197819871996200520142023Después de 2005, la proporciónsuperó el 4,99% y subió másrápido.La proporción llegó al 10,20%en 2025.
El cambio hacia el envejecimiento ya no está lejos. Los colombianos de 65 años o más representaban el 2,85% de la población en 1960 y el 10,20% en 2025. El ascenso se volvió visiblemente más rápido después de 2005, justo cuando la historia de la fecundidad entró en su siguiente fase.
Colombia's labor participation peakedbefore 2000Annual modeled ILO estimate for Colombia, 1990-2025, as a share of people ages 15 and older.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Labor force participation rate, total (% of total population ages 15+) (modeled ILOestimate) [SL.TLF.CACT.ZS]. World Bank Open Data.Modeled ILO estimate.UnitPercent of population ages 15 and older62%64%66%68%199019962002200820142020Participation peaked at 68.295% in1997.Participation rebounded to66.954% in 2009.The 2025 endpoint was 63.398%.66.7%
This is the labor market Colombia carried into the fertility shock. Participation climbed through the 1990s and peaked at 68.295% in 1997. It later rebounded, but the 2025 endpoint was 63.398%, below that peak. The series shows timing and pressure, not proof that fertility caused the movement.
La participación laboral de Colombiaalcanzó su máximo antes de 2000Estimación anual modelada de la OIT para Colombia, 1990-2025, como proporción de personas de 15 añoso más.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Labor force participation rate, total (% of total population ages 15+) (modeled ILOestimate) [SL.TLF.CACT.ZS]. World Bank Open Data.Estimación modelada de la OIT.UnidadPorcentaje de la población de 15 años o más62 %64 %66 %68 %199019962002200820142020La participación alcanzó 68,295%en 1997.La participación rebotó a 66,954%en 2009.El punto final de 2025 fue63,398%.66,7 %
Este es el mercado laboral que Colombia llevó al choque de fecundidad. La participación subió durante los años noventa y alcanzó 68,295% en 1997. Después rebotó, pero el punto final de 2025 fue 63,398%, por debajo de aquel máximo. La serie muestra el momento y la presión, no prueba que la fecundidad causara el movimiento.
Colombia's labor-force decline could arrive9 to 11 years earlyAlternative labor-force turning points under published birth-rate scenarios for Colombia.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Parra-Polanía, J. A., & Ladino-Riveros, J. D. (2025). Labor force and population aging. Banco de laRepública, Working Paper 1308.The published early window is 2043-2045.UnitYear of labor-force turning pointOriginal turning point2054Early window begins2043Early window ends2045
The labor-force problem may arrive sooner than the baseline says. The conventional turning point is 2054. Under faster birth-decline scenarios, the published window opens in 2043 and closes in 2045. That is a 9 to 11 year pull-forward, not a single precise forecast.
El descenso de la fuerza laboral deColombia podría llegar 9 a 11 años antesPuntos de giro alternativos de la fuerza laboral según escenarios publicados de natalidad para Colombia.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Parra-Polanía, J. A., & Ladino-Riveros, J. D. (2025). Labor force and population aging. Banco de laRepública, Working Paper 1308.El rango temprano publicado es 2043-2045.UnidadAño del punto de giro de la fuerza laboralPunto de giro original2054Comienzo del rango temprano2043Final del rango temprano2045
El problema de la fuerza laboral puede llegar antes de lo que dice el escenario base. El punto de giro convencional es 2054. Bajo escenarios de caída más rápida de los nacimientos, el rango publicado empieza en 2043 y termina en 2045. Es un adelanto de 9 a 11 años, no un pronóstico único y preciso.
Colombia's pension contributors outnumberbeneficiariesReported pension-system contributors in April and beneficiaries in May 2025, shown in millions.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Seguridad Social Colombia. (2025). Indicadores pensionales en Colombia 2025.The beneficiary count of 2,163,219 is expressed as 2.16 million for a common scale.UnitMillions of peopleContributors, April 202510.6Beneficiaries, May 20252.24.9x
Colombia's pension system currently has a much larger contributor count than beneficiary count. The reported figures are 10.6 million contributors in April and 2.16 million beneficiaries in May 2025. The one-month mismatch matters, so this is a directional comparison, not a precise ratio.
Los cotizantes pensionales superan a losbeneficiarios en ColombiaCotizantes reportados del sistema pensional en abril y beneficiarios en mayo de 2025, expresados enmillones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Seguridad Social Colombia. (2025). Indicadores pensionales en Colombia 2025.El conteo de 2.163.219 beneficiarios se expresa como 2,16 millones para usar una escala común.UnidadMillones de personasCotizantes, abril de 202510,6Beneficiarios, mayo de 20252,24,9x
El sistema pensional colombiano tiene actualmente muchos más cotizantes que beneficiarios. Las cifras reportadas son 10,6 millones de cotizantes en abril y 2,16 millones de beneficiarios en mayo de 2025. La diferencia de un mes importa, por lo que esta es una comparación direccional, no una razón exacta.
Pension risk could nearly triple Colombia'sbillAlternative public pension-spending outcomes for Colombia in 2100 under conventional and riskassumptions.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Ospina-Tejeiro, J. J., et al. (2024). The pension system in Colombia: Long-run fiscal outlook and risksbased on current regulation. Banco de la República, Working Paper 1271.These are alternative 2100 scenarios, not forecasts presented as facts.UnitPublic pension spending as percent of GDPConventional assumptions2.8%Demographic risk case8%2.9x
The pension bill depends heavily on what happens to demographics and productivity. Under conventional assumptions, the 2100 scenario is 2.8% of GDP. Add demographic and productivity risks, and it reaches 8%. That is nearly 3 times as much public spending.
El riesgo pensional podría casi triplicar elgasto de ColombiaResultados alternativos del gasto público pensional de Colombia en 2100 bajo supuestos convencionales y deriesgo.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Ospina-Tejeiro, J. J., et al. (2024). The pension system in Colombia: Long-run fiscal outlook and risksbased on current regulation. Banco de la República, Working Paper 1271.Son escenarios alternativos para 2100, no pronósticos presentados como hechos.UnidadGasto público pensional como porcentaje del PIBSupuestos convencionales2,8 %Caso de riesgo demográfico8 %2,9x
El gasto pensional depende mucho de lo que ocurra con la demografía y la productividad. Bajo supuestos convencionales, el escenario para 2100 es 2,8% del PIB. Si se suman riesgos demográficos y de productividad, llega a 8%. Eso es casi 3 veces más gasto público.
Modern contraception reached 75.9% by2016Modern contraceptive use among Colombian women, usually married or in union, across 12 observationsfrom 1969 to 2016.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: United Nations Population Division. (2019). Modern contraceptive prevalence, Colombia [Compiledhousehold survey data].The measure usually covers women who are married or in union, and survey populations can vary by year.UnitPercent of women ages 15-490%25%50%75%196919781986199520052015First ENDS surveyLatest observationUse was 8.9% in 1969.Use reached 75.9% in 2016.
Access to modern contraception became common in Colombia over the period shown. The series starts at 8.9% in 1969 and reaches 75.9% by 2016. That change is large, but it does not by itself explain every cause of fertility decline, especially because survey populations vary.
La anticoncepción moderna llegó a 75,9% en2016Uso de anticonceptivos modernos entre colombianas, generalmente casadas o en unión, en 12 observacionesde 1969 a 2016.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: United Nations Population Division. (2019). Modern contraceptive prevalence, Colombia [Compiledhousehold survey data].La medida suele cubrir a mujeres casadas o en unión, y las poblaciones encuestadas pueden variar según el año.UnidadPorcentaje de mujeres de 15 a 49 años0 %25 %50 %75 %196919781986199520052015Primera encuestaENDSÚltima observaciónEl uso era 8,9% en 1969.El uso llegó a 75,9% en 2016.
El acceso a los anticonceptivos modernos se volvió común en Colombia durante el período mostrado. La serie empieza en 8,9% en 1969 y llega a 75,9% en 2016. El cambio es grande, pero por sí solo no explica todas las causas de la caída de la fecundidad, sobre todo porque las poblaciones encuestadas varían.
Family-planning programs explain only 9%to 12% of the measured decline.The estimate covers program municipalities and women ages 15-44 from 1964 to 1993.It does not measure all contraception nationwide or later access gains, so it should notbe generalized to Colombia's full fertility decline.Sources: Harvard University. (n.d.). Family planning and fertility decline in Colombia, 1964-1993 [Working paper].
Contraception access matters, but one study finds it explains only 9% to 12% of the measured decline. The estimate covers program municipalities from 1964 to 1993. It is a bounded finding, not a national explanation of every fertility change.
Los programas de planificaciónfamiliar explican solo entre 9% y 12%de la caída medida.La estimación cubre municipios del programa y mujeres de 15 a 44 años entre 1964 y1993. No mide toda la anticoncepción nacional ni los avances posteriores en acceso, porlo que no debe generalizarse a toda la caída de la fecundidad en Colombia.Fuentes: Harvard University. (n.d.). Family planning and fertility decline in Colombia, 1964-1993 [Working paper].
El acceso a la anticoncepción importa, pero un estudio encuentra que explica solo entre 9% y 12% de la caída medida. La estimación cubre municipios del programa entre 1964 y 1993. Es un hallazgo delimitado, no una explicación nacional de todos los cambios de fecundidad.
More education aligned with fewer births inColombiaAverage children per woman by education group in Colombia, 1980. The comparison is cross-sectional, notcausal.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Banco de la República. (n.d.). La fecundidad en Colombia: Evolución reciente y factores socioeconómicos asociados.Cross-sectional differences in 1980 do not by themselves measure how much education caused the national fertility decline.UnitChildren per womanNo education4Primary education3Secondary education2
The education gap was already stark in Colombia in 1980. Women with no education averaged 4 children, while women with secondary education averaged 2. That does not prove a causal effect, but it shows how closely education and family size were linked in the cross-section.
Más educación coincidió con menosnacimientos en ColombiaPromedio de hijos por mujer según nivel educativo en Colombia, 1980. La comparación es transversal, nocausal.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Banco de la República. (n.d.). La fecundidad en Colombia: Evolución reciente y factores socioeconómicos asociados.Las diferencias transversales de 1980 no miden por sí solas cuánto causó la educación en la caída nacional de la fecundidad.UnidadHijos por mujerSin educación4Educación primaria3Educación secundaria2
La brecha educativa ya era marcada en Colombia en 1980. Las mujeres sin educación promediaban 4 hijos, mientras que aquellas con secundaria promediaban 2. Esto no prueba un efecto causal, pero muestra la estrecha relación entre educación y tamaño familiar en ese corte transversal.
Latin American female enrollmentconverged near 100%Female secondary school gross enrollment, percent of the relevant age group, 2000 to 2024 whereavailable. Missing years are shown as gaps.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). School enrollment, secondary, female (% gross) [SE.SEC.ENRR.FE]. World Bank Open Data.Gross enrollment can exceed 100% because it includes students outside the official age group.UnitPercent gross enrollment80%100%2000200420082012201620202024100% referenceBrazilChileColombiaMexico
The regional pattern is convergence, not a race with one permanent winner. Mexico climbed from about 72% in 2000 to nearly 110% in 2024, while Colombia, Chile and Brazil also reached the 100% line or higher. The important caution is what this measure does not say: gross enrollment is not the same as completion or attainment.
La matrícula femenina latinoamericanaconvergió cerca del 100%Matrícula bruta femenina en secundaria, porcentaje del grupo de edad pertinente, 2000 a 2024 cuando haydatos. Los años faltantes aparecen como brechas.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). School enrollment, secondary, female (% gross) [SE.SEC.ENRR.FE]. World Bank OpenData.La matrícula bruta puede superar el 100% porque incluye estudiantes fuera del grupo de edad oficial.UnidadPorcentaje de matrícula bruta80 %100 %2000200420082012201620202024Referencia del 100%BrasilChileColombiaMéxico
El patrón regional es la convergencia, no una carrera con un ganador permanente. México pasó de cerca del 72% en 2000 a casi 110% en 2024, mientras Colombia, Chile y Brasil también alcanzaron o superaron la línea del 100%. La cautela clave es lo que esta medida no dice: la matrícula bruta no equivale a finalización ni logro educativo.
Thailand’s enrollment was volatile whileViet Nam rose steadilyFemale secondary school gross enrollment, percent of the relevant age group, 1971 to 2025 whereavailable. Missing years are shown as gaps.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). School enrollment, secondary, female (% gross) [SE.SEC.ENRR.FE]. World Bank Open Data.Gross enrollment can exceed 100% and missing observations are not interpolated.UnitPercent gross enrollment0%50%100%197119782001200820142020100% referenceThailandViet Nam
Thailand and Viet Nam do not tell the same education story. Thailand’s series jumps sharply, including values above 120%, then falls back into the 80s and 90s. Viet Nam has fewer observations, but its available path rises from 84% in 2015 to about 91% in 2022. Both readings need the same caution: gross enrollment is a ratio, not a completion measure.
La matrícula de Tailandia fue volátilmientras Viet Nam subió de forma constanteMatrícula bruta femenina en secundaria, porcentaje del grupo de edad pertinente, 1971 a 2025 cuando haydatos. Los años faltantes aparecen como brechas.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). School enrollment, secondary, female (% gross) [SE.SEC.ENRR.FE]. World Bank OpenData.La matrícula bruta puede superar el 100% y las observaciones faltantes no se interpolan.UnidadPorcentaje de matrícula bruta0 %50 %100 %197119782001200820142020Referencia del 100%TailandiaVietnam
Tailandia y Viet Nam no cuentan la misma historia educativa. La serie de Tailandia salta con fuerza, incluidos valores superiores al 120%, y luego vuelve a los 80 y 90. Viet Nam tiene menos observaciones, pero su trayectoria disponible sube de 84% en 2015 a cerca del 91% en 2022. Ambas lecturas requieren la misma cautela: la matrícula bruta es una proporción, no una medida de finalización.
Girls' secondary enrollment rose acrossIran, Tunisia and TürkiyeFemale gross secondary enrollment, percent of the relevant age group, 1971 to each country's latestsupplied year.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). School enrollment, secondary, female (% gross) [SE.SEC.ENRR.FE]. World Bank OpenData.Each country retains its irregularly reported years.UnitPercent of relevant age group0%50%100%1971197819851992200020072014IranTunisiaTürkiye
This is the social shift behind the fertility story. Iran, Tunisia and Türkiye all move upward from very low starting points, though their reporting years are uneven. Türkiye reaches 116.9% in 2023, while Tunisia reaches 95.5% and Iran 86.2%. The direction is consistent: more girls stayed in secondary education as these societies changed.
La matrícula secundaria femenina aumentóen Irán, Túnez y TürkiyeMatrícula secundaria bruta femenina, porcentaje del grupo de edad correspondiente, de 1971 al último añosuministrado para cada país.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). School enrollment, secondary, female (% gross) [SE.SEC.ENRR.FE]. World Bank OpenData.Cada país conserva sus años reportados de forma irregular.UnidadPorcentaje del grupo de edad correspondiente0 %50 %100 %1971197819851992200020072014IránTúnezTürkiye
Este es el cambio social detrás de la historia de la fecundidad. Irán, Túnez y Türkiye suben desde puntos de partida muy bajos, aunque sus años reportados son desiguales. Türkiye llega a 116,9% en 2023, mientras Túnez alcanza 95,5% e Irán 86,2%. La dirección es consistente: más niñas permanecieron en la educación secundaria mientras estas sociedades cambiaban.
Japan spent more on children while fertilitystayed lowJapan's annual fertility rate, 1960 to 2024, beside supplied child-policy budget observations for 2013,2022 and 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total (births per woman) [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.;Cabinet Secretariat of Japan. (2022). Reference material on child-related policy budgets.; Children and FamiliesAgency of Japan. (2023). Highlights of the FY2024 budget proposal.UnitBirths per woman and trillion yenFertility rate21.119602024Child-related budgets3.35.32013 policy2024 agency
Japan's policy response expanded as its fertility problem deepened. The long series reaches 1.15 births per woman in 2024, despite a much larger child-related budget than in 2013. The two measures belong together, but they do not prove that spending caused or failed to cause the fertility trend. They show how hard reversal becomes once the decline is established.
Japón gastó más en infancia mientras lafecundidad siguió bajaTasa anual de fecundidad de Japón, 1960 a 2024, junto a observaciones suministradas del presupuesto depolítica infantil para 2013, 2022 y 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fertility rate, total (births per woman) [SP.DYN.TFRT.IN]. World Bank Open Data.;Cabinet Secretariat of Japan. (2022). Reference material on child-related policy budgets.; Children and FamiliesAgency of Japan. (2023). Highlights of the FY2024 budget proposal.UnidadNacimientos por mujer y billones de yenesTasa de fecundidad21,119602024Presupuestos relacionados con la infancia3,35,32013 policy2024 agency
La respuesta política de Japón se amplió mientras su problema de fecundidad se profundizaba. La serie larga llega a 1,15 nacimientos por mujer en 2024, pese a un presupuesto relacionado con la infancia mucho mayor que en 2013. Las dos medidas deben verse juntas, pero no prueban que el gasto haya causado o dejado de causar la tendencia de fecundidad. Muestran lo difícil que se vuelve revertirla una vez establecida.
Korea raised parental benefits for bothyoung agesNominal monthly parental benefits for infants and one-year-olds, before and after Korea's 2024 increase.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Ministry of Health and Welfare of Korea. (2024). Parental benefits increase in 2024.Monthly nominal parental benefits by child's age.UnitKRW per month2023InfantsOne-year-oldsKRW700KKRW350K2024KRW1,000KKRW500K
Korea made support more generous for both age groups in 2024. Infant payments rose by ₩300,000 per month, while payments for one-year-olds rose by ₩150,000. This is a clear policy change, but the supplied evidence does not tell us whether births responded.
Corea elevó los beneficios parentales paraambas edades tempranasBeneficios parentales mensuales nominales para bebés y niños de un año, antes y después del aumento deCorea en 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Ministry of Health and Welfare of Korea. (2024). Parental benefits increase in 2024.Beneficios parentales mensuales nominales según la edad del niño.UnidadKRW por mes2023BebésNiños de un añoKRW700KKRW350K2024KRW1.000KKRW500K
Corea hizo más generoso el apoyo para ambos grupos de edad en 2024. Los pagos para bebés subieron ₩300.000 al mes, mientras que los pagos para niños de un año aumentaron ₩150.000. Este es un cambio político claro, pero la evidencia suministrada no indica si los nacimientos respondieron.
A review of 23 policy changes found mixedresults for fertility.The review covered 11 studies in Europe and North America, not direct evaluations ofJapan, Korea, Iran, or Colombia.Sources: Thomas, J., et al. (2022). The effect of leave policies on increasing fertility: A systematic review. Humanities and Social SciencesCommunications.
Policy support does not produce one predictable fertility response. A review of 23 changes found mixed results, although generous benefits more often increased later or total births. The evidence is useful, but its geography limits what we can say about Asian countries.
Una revisión de 23 cambios depolítica encontró resultadosmixtos para la fecundidad.La revisión abarcó 11 estudios en Europa y Norteamérica, no evaluaciones directas deJapón, Corea, Irán o Colombia.Fuentes: Thomas, J., et al. (2022). The effect of leave policies on increasing fertility: A systematic review. Humanities and Social SciencesCommunications.
El apoyo de las políticas no produce una respuesta de fecundidad predecible. Una revisión de 23 cambios encontró resultados mixtos, aunque los beneficios generosos aumentaron con mayor frecuencia los nacimientos posteriores o totales. La evidencia es útil, pero su geografía limita lo que podemos decir sobre los países asiáticos.
Quebec's baby bonus raised births, butpermanence is disputedAnnual modeled increase in births relative to a simulated no-program path, Quebec, 1989-1996.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Milligan, K. (n.d.). Quebec's baby bonus: Can public policy raise fertility?; Canadian Studies in Population. (n.d.).Evaluation of Quebec's Allowance for Newborn Children.Annual model-based estimates for women aged 15-44 relative to a simulated path without the program.UnitPercent increase in births0%10%20%1989199119931995Bonus period startsBonus period endsA competing evaluation says theallowance mainly shifted whenbirths occurred.5.8%
Quebec offers the strongest case here for a fertility response to cash support. The evaluation estimated annual increases that reached 19.4% by 1996. But a competing study says the program mainly moved births earlier rather than creating larger families. The lesson is not that incentives never work, but that timing can look like a lasting recovery.
El bono por bebé de Quebec elevó los nacimientos,pero su permanencia está en disputaAumento anual modelado de nacimientos frente a una trayectoria simulada sin el programa, Quebec,1989-1996.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Milligan, K. (n.d.). Quebec's baby bonus: Can public policy raise fertility?; Canadian Studies in Population.(n.d.). Evaluation of Quebec's Allowance for Newborn Children.Estimaciones anuales basadas en un modelo para mujeres de 15 a 44 años frente a una trayectoria simulada sin elprograma.UnidadAumento porcentual de nacimientos0 %10 %20 %1989199119931995Comienza elperíodo del bonoTermina el períododel bonoUna evaluación alternativa afirmaque el subsidio principalmentecambió cuándo ocurrieron losnacimientos.5,8 %
Quebec ofrece aquí el caso más fuerte de una respuesta de la fecundidad al apoyo económico. La evaluación estimó aumentos anuales que llegaron al 19,4% en 1996. Pero un estudio alternativo afirma que el programa principalmente adelantó los nacimientos en vez de crear familias más grandes. La lección no es que los incentivos nunca funcionen, sino que el momento puede parecer una recuperación duradera.
In summaryMade for Freddy Vega, by HanademiSources: Seguridad Social Colombia. (2025). Indicadores pensionales en Colombia 2025.; Global Data Lab. (n.d.). Demographics table: Total fertilityrate, Bogotá D.C.Colombia had 2,163,219 pension beneficiaries in May 2025.Colombia had 10.6 million pension contributors in April 2025.Bogotá's modeled fertility was 1.75 births per woman in 2021.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Seguridad Social Colombia. (2025). Indicadores pensionales en Colombia 2025.; Global Data Lab. (n.d.). Demographics table: Total fertility rate,Bogotá D.C.Colombia tenía 2.163.219 beneficiarios de pensión en mayo de 2025.Colombia tenía 10,6 millones de cotizantes al sistema pensional en abril de 2025.La fecundidad modelada de Bogotá fue de 1,75 hijos por mujer en 2021.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Both countries became more urban as fertility fell, but neither path proves urbanization caused the decline. Chile ends at 1.14 births per woman, while Mexico remains at 1.892 across different urban paths.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

Ambos países se urbanizaron mientras cayó la fecundidad, pero ninguna ruta prueba que la urbanización causara el descenso. Chile termina en 1,14 nacimientos por mujer, mientras México permanece en 1,892 por rutas urbanas distintas.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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