人口超过100万的城市群中的人口。

Population in urban agglomerations of more than 1 million

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指标代码:EN.URB.MCTY所属主题:环境:Density & urbanizationEnvironment: Density & urbanization

2025最新有效年份
119最新年份有值国家
265历史上有数据经济体
54%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Population in urban agglomerations of more than one million is the country's population living in metropolitan areas that in 2018 had a population of more than one million people.

可供参考的中文翻译:人口超过100万的城市群中的人口是指居住在2018年人口超过100万的都市地区的国家人口。

数据口径与风险提示

  • 本指标统计口径以2018年为基准年界定何为"人口超过100万"的都市地区,不同报告期可能因基准年更新而产生城市群边界变化。
  • 该指标为绝对人口规模而非比例指标,在进行跨国比较时需结合国家总人口或城镇化率等指标进行标准化处理。
  • 都市地区划分涉及统计口径差异,不同国家或机构对"都市地区"的边界定义可能存在差异,影响跨国可比性。
  • 部分小国或城镇化水平较低的国家可能缺乏符合该定义的人口超过100万的都市地区,导致数据缺失。
  • 本指标反映的是居住在已达标都市地区的人口总量,无法直接反映城镇化进程或都市蔓延速度。
  • 世界银行在此指标上的全球汇总数据缺失(count=0),无法直接获取全球趋势对比数据。

中国趋势

趋势解读

中国生活在人口超过100万都市地区的人口从1960年的约5418万持续增长至2025年的约4.60亿,65年间累计增加约4.06亿人,期末值为期初值的8.49倍。中国该指标在1960-2023年间呈持续单向上升趋势,未出现年度级别的回落。分阶段看,1980年代以前增速相对平缓(每十年增幅约17%-21%),1980年代起增速明显加快,1990年代更是达到每十年增长约72%的峰值水平,2000年代以后增速逐步回落至约28%-39%的区间。该数据反映了中国过去六十余年超大城市的持续扩张,但无法单独区分自然增长与人口流入的各自贡献。

  • 1960年基期值为5418.4万人,2025年最新值为4.60亿人
  • 2025年数值为期初值的约8.5倍
  • 历史最高值与最新值均出现在2025年(4.60亿人)
  • 历史最低值出现在1960年(5418.4万人)
  • 1990年代每十年增长约1.72倍,为所有十年区间中增速最高
  • 2000年代增速降至约1.39倍,2010年代进一步降至约1.28倍
  • 该指标仅统计绝对人口规模,无法直接反映城市化质量或都市承载力状况
  • 数据以2018年为基准界定城市群边界,历史上城市群边界的变化可能影响数据可比性

全球趋势

趋势解读

世界银行数据库中本指标(EN.URB.MCTY)的全球汇总数据缺失(count=0),无法提取世界平均值、全球趋势或阶段变化率。该指标主要反映各国超大都市地区的人口规模绝对值,由于各国总人口差异悬殊,全球层面的简单加总在政策分析上的参考价值有限。如需进行跨国比较,建议使用该指标的比例形式(EN.URB.MCTY.TL.ZS,占总人口百分比)或结合各国城镇化率综合研判。

  • 世界银行汇总数据条目为0,原始数据点为空
  • 建议参考比例指标EN.URB.MCTY.TL.ZS或各国城镇化率进行跨国比较
  • 全球数据不可用,无法计算世界阶段变化率
  • 绝对值指标的跨国比较受总人口规模影响较大
  • 该指标的比例形式(占总人口百分比)可能更适合跨国比较分析

每十年变化摘要

十年区间中国变化世界变化提示
1960-19691.2x-该阶段中国每十年增长约1.18倍,增速相对平缓,主要反映改革开放前中国城镇化起步阶段的自然增长特征,可能受城乡二元结构下人口流动相对受限的影响,分子(百万人口城市)扩张较慢。
1970-19791.2x-该阶段中国每十年增长约1.21倍,增速略有提升但仍处于较低水平,可能意味着工业化初期阶段城镇吸纳人口的能力尚未充分释放,或计划生育政策初期对人口总量的调控效应开始显现。
1980-19891.4x-该阶段中国每十年增长约1.40倍,增速明显加快,可能反映改革开放后经济特区与沿海城市加速发展对人口的吸引力增强,但尚未进入高速城镇化阶段。
1990-19991.7x-该阶段中国每十年增长约1.72倍,为历史最高增速区间,可能反映市场经济深化、对外开放扩大及乡镇企业崛起共同推动人口向都市地区集聚,但需结合城镇化率与GDP增速等变量进一步验证驱动机制。
2000-20091.4x-该阶段中国每十年增长约1.39倍,增速较1990年代明显回落,可能反映前期超高速扩张后百万人口城市的承载力边际递减,或统计口径中部分城市已越过高速扩张阶段进入平稳发展期,也可能受基数效应影响。
2010-20191.3x-该阶段中国每十年增长约1.28倍,继续保持回落趋势,可能反映都市扩张的边际效应递减,也可能意味着人口向超大城市的集中开始向中小城市分流,需要结合城市人口净流入数据验证。
2020-20291.1x-该阶段(部分年份)每十年增长约1.12倍,增速进一步放缓,可能反映超大城市人口总量趋于饱和或调控政策对人口规模的约束效应,需要结合未来完整数据与人口流动政策进一步观察。

2025 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组,仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名国家代码数值
1China
中国
CHN460,164,024
2India
印度
IND248,302,968
3United States
美国
USA160,786,894
4Brazil
巴西
BRA94,307,806
5Japan
日本
JPN80,938,069
6Mexico
墨西哥
MEX56,292,234
7Pakistan
巴基斯坦
PAK51,245,825
8Nigeria
尼日利亚
NGA41,753,061
9Indonesia
印度尼西亚
IDN41,214,600
10Russian Federation
俄罗斯
RUS34,339,318
11Turkiye
土耳其
TUR33,662,146
12Bangladesh
孟加拉国
BGD30,306,357
13Egypt, Arab Rep.
埃及
EGY28,881,276
14Congo, Dem. Rep.
刚果(金)
COD27,360,595
15Korea, Rep.
韩国
KOR26,413,034
16Colombia
哥伦比亚
COL23,798,370
17South Africa
南非
ZAF23,357,296
18Iran, Islamic Rep.
伊朗
IRN23,309,705
19Argentina
阿根廷
ARG20,281,149
20Viet Nam
越南
VNM20,215,932

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该指标数值升高表示居住在人口超过100万都市地区的人口规模扩大,可能反映城镇化进程推进、人口向大城市集聚或超大城市的行政管辖范围扩大。

数值较低通常意味着什么

该指标数值降低表示居住在人口超过100万都市地区的人口规模缩减,可能反映人口从超大城市的流出、都市群边界的重新划定或统计口径调整。

鍙e緞闄愬埗

  • 该指标为绝对规模而非比例,高人口国家自然数值更高,不宜直接用于跨国"好与坏"的评判
  • 数据以2018年为基准年界定都市地区边界,历史时期的城市群边界变化可能影响趋势解读
  • 无法区分自然人口增长与人口净流入各自的贡献
  • 世界银行全球汇总数据缺失,无法直接进行世界与中国对比
  • 都市地区划分标准因国家统计体系不同而存在差异,跨国可比性有限

使用建议

  • 进行跨国比较时优先使用该指标的比例形式(EN.URB.MCTY.TL.ZS)或结合城镇化率指标
  • 分析中国城镇化进程时建议同时考察城镇人口增长率(SP.URB.GROW)与农村人口变化(SP.RUR.TOTL)
  • 结合GDP、产业结构与基础设施投资数据,检验都市扩张与经济增长的关联性
  • 关注人口流入超大规模城市背后的供需结构因素,包括就业机会、公共服务与房价等
  • 评估都市承载力时结合人口密度(EN.POP.DNST)及空气质量(PM2.5暴露率)指标

常见错误用法

错误做法:直接用该指标的绝对值排名判断各国城镇化水平高低,认为中国数值最大说明中国城镇化做得最好

正确做法:应结合城镇化率(SP.URB.TOTL.IN.ZS)与中国总人口基数综合评估,或使用该指标占总人口比例(EN.URB.MCTY.TL.ZS)进行标准化比较

绝对值受总人口规模影响极大,中国作为世界第一人口大国其超大都市人口规模自然位居前列,但这并不等同于城镇化质量或都市发展均衡性优于他国

错误做法:认为该指标下降就是"不好"、上升就是"好",将趋势高低简单等同于政策成效

正确做法:应结合人口流动政策、产业布局与都市承载力综合判断趋势变化的成因与合理性

人口向大都市集聚有其经济规律,但过度集中也可能带来拥堵、污染与不平等问题;减少集聚也可能反映都市疏解政策成效或人口主动外流,需要区分成因

错误做法:用1990年代与2000年代的增速差异直接推断政策对城镇化速度的调控效果

正确做法:应同时检验经济增速、产业结构升级与都市承载力约束等多重因素对该变化的影响

阶段增速回落可能源于基数效应、都市趋于饱和、统计口径变化或经济结构转型,单一因素解释存在过度推断风险

错误做法:将中国与世界该指标的倍数变化进行对比以评价发展模式差异

正确做法:由于世界银行本指标全球汇总数据不可用,不宜进行此类跨国阶段对比

本指标全球数据条目为零,缺乏可靠的全球基准数据进行对比;如需研究中国特色城镇化路径,应使用比例指标与可比规模国家进行定向比较

实际应用场景

  • 超大都市扩张与经济增长的关联性研究:分析中国百万人口以上都市人口规模扩张与GDP增长的时间序列协整关系 被解释变量 可采用VAR模型或误差修正模型检验都市人口规模变动与GDP增量的短期动态关系与长期均衡关系,需注意变量的平稳性检验与协整检验
  • 城镇化质量评估:都市规模扩张与居民生活质量的脱钩分析:在研究都市人口快速增长是否伴随居民生活质量的同步提升时 控制变量或机制变量 将本指标作为都市规模变量引入回归,控制其影响后考察空气质量、住房可负担性或公共服务可达性等指标的变化,检验是否存在"大城市病"的典型特征
  • 人口流动与都市圈演变:基于人口普查数据的空间分析:利用历次人口普查或抽查数据研究省际人口流动与都市圈边界演化的关系 被解释变量或解释变量 可结合GIS空间分析,将人口超过100万的都市地区边界与经济功能区边界进行叠加,识别人口集聚与产业集聚的空间错位程度
  • 城镇化速度的国际比较:稳健性检验:在研究中国城镇化路径时使用不同口径的城镇化指标进行稳健性检验 稳健性检验变量 将本指标与城镇化率(SP.URB.TOTL.IN.ZS)、城镇人口增长率(SP.URB.GROW)等指标交替代入模型,检验结论的稳健性,提升研究可信度
  • 气候风险与都市人口分布的交互效应:研究气候变化背景下低洼沿海地区百万人口城市的暴露风险 outcome(结果变量)或交互项 将本指标与海拔低于5米地区人口比例(EN.POP.EL5M.ZS)或PM2.5暴露率结合,构建气候脆弱性指数,评估超大城市的复合风险敞口

人口超过100万的城市群中的人口。常见问题

中国有多少人生活在人口超过100万的城市?

根据世界银行数据,2025年中国生活在人口超过100万都市地区的人口约为4.60亿人,约占当期总人口的32%左右,在全球居于首位。但应注意这是绝对人口规模,结合中国约14亿的总人口基数理解更为准确。

这个指标和城镇化率有什么区别?

城镇化率(SP.URB.TOTL.IN.ZS)衡量城镇人口占总人口的比例,反映总体城镇化程度;本指标(EN.URB.MCTY)统计的是居住在百万人口以上超大都市的绝对人口规模。前者是比例指标,后者是绝对值指标,两者结合才能全面评估城镇化结构。

为什么世界银行没有全球数据可以和中国对比?

世界银行本指标(EN.URB.MCTY)的全球汇总数据条目为零,可能因为该指标以绝对人口规模报告,跨国加总在分析上意义有限,或数据编制口径存在差异。建议使用比例形式的EN.URB.MCTY.TL.ZS或与可比规模国家进行定向比较。

中国百万人口城市的人口增长为什么在1990年代最快?

根据历史数据,1990年代中国百万人口以上都市人口每十年增长约1.72倍,为各阶段最高增速。但这一变化的成因较为复杂,可能与市场经济深化、外向型经济发展、基础设施建设提速等多重因素相关,需要结合GDP增速与投资数据等变量综合验证,不宜简单归因于单一因素。

2020年后增速回落说明什么?

数据显示2020年代阶段增长倍数降至约1.12倍(部分年份),增速持续放缓。这可能反映超大城市人口趋于饱和、调控政策对人口规模的约束效应,或人口开始向都市群内的中小城市分流,但具体成因需要结合人口流动政策与产业布局变化等变量进一步验证。

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