自动取款机（ATM）(每10万成年人)
Automated teller machines (ATMs) (per 100,000 adults)
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Automated teller machines (ATMs) are electromechanical devices which enable customers of financial institutions to perform financial transactions such as cash withdrawals, balance inquiries, deposits, transfer of funds, and obtaining account information, using an electronic card.
可供参考的中文翻译：自动取款机（ATM）是使金融机构客户能够使用电子卡进行金融交易（如取款、余额查询、存款、资金转账及账户信息查询等）的机电设备。
数据口径与风险提示
- 该指标仅反映物理ATM布放密度，无法衡量数字支付替代程度
- 每10万成年人口径便于跨国比较，但未考虑地区内部城乡差异和人口年龄结构差异
- ATM数量受金融机构商业决策影响，与实际使用频率无直接对应关系
- 部分高收入国家可能因移动支付普及而主动缩减ATM规模
- 数据覆盖依赖于各国监管机构或行业协会报告的一致性，部分发展中国家存在统计缺口
- 该指标是供给侧指标，不能直接等同于金融服务可获得性的全部内涵
- 人均ATM密度在不同发展阶段国家间的可比性受金融生态差异影响
- ATM功能升级（如循环存取款一体机）可能改变统计口径的一致性，需要关注报告标准的版本变化
中国趋势
中国ATM密度在2006年至2023年间经历了快速扩张后逐步回落的过程。从2006年的约9.6台/10万成年人起步，至2018年达到峰值约97台/10万成年人，随后持续下降至2023年的约72台/10万成年人。2006年至2023年间该指标增长约7.5倍，但近5年呈现明显下行趋势，2023年较2018年峰值下降约25.8。这一变化可能反映移动支付对传统ATM业务的替代效应，也可能是金融机构基于成本收益调整ATM布放策略的结果。
- 2006年首次记录值为9.6台/10万成年人
- 2015年突破76.9台/10万成年人
- 2018年达到历史峰值97台/10万成年人
- 2023年最新值为72台/10万成年人
- 近7年累计下降约25.8
- ATM密度下降可能同时受到需求侧（用户偏好转向移动支付）和供给侧（银行优化网点布局）两方面影响，单一指标难以区分主因
- 密度指标反映的是供给能力而非实际使用频率，高密度不一定意味着高可及性
- 峰值年份后持续下降的具体驱动因素需要结合移动支付渗透率和银行经营策略数据验证
全球趋势
全球ATM密度在2004年至2023年间整体呈稳步上升态势，从2004年的约18.2台/10万成年人增长至2023年的约40.4台/10万成年人，累计增长约1.2倍。全球峰值出现在2020年约41台/10万成年人，此后基本保持稳定。与中国先快速扩张后回落的发展路径不同，全球ATM密度在观察期内未出现显著回调，维持相对平缓的增长曲线，这可能反映出不同发展阶段国家金融基础设施建设的差异化节奏。
- 2004年首次记录值为18.2台/10万成年人
- 2020年达到峰值40.97台/10万成年人
- 2023年最新值为40.42台/10万成年人
- 近3年变化幅度小于1%
- 累计增长约1.2倍
- 全球数据是各国家/地区报告值的加权或简单平均汇总，具体汇总方法需查阅原始定义
- 发展中国家大量缺失数据可能影响全球趋势的代表性
- 不同区域金融基础设施建设阶段差异显著，平均值可能掩盖结构性分化
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 1970-1979 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 1980-1989 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 1990-1999 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 2000-2009 | 2.1x | 1.6x | 该时期中国ATM密度增幅约为全球的1.3倍，可能反映中国正处于金融基础设施快速追赶阶段，基数较低叠加银行扩张意愿较强，推动增速显著高于全球平均；全球则呈现平稳扩张态势，ATM布放尚未受到移动支付的明显冲击。 |
| 2010-2019 | 3.8x | 1.3x | 该时期中国ATM密度增幅约为全球的3.1倍，增速差距显著扩大。这可能意味着中国在普惠金融政策推动下加速ATM网络建设，而全球增长动能的相对减弱可能与发达国家移动支付起步、部分国家开始调整ATM布局有关。中国ATM扩张速度远超全球平均水平，分子（ATM数量）增速远超分母（成年人口）增速。 |
| 2020-2029 | 0.8x | 1.0x | 该时期中国ATM密度出现下降，倍数降至0.82，而全球基本持平（0.99）。这一分化可能反映中国数字支付普及对ATM的替代效应更为显著，也可能与金融机构主动优化ATM运营成本有关；而全球其他地区ATM密度保持相对稳定，不同区域的变化方向可能存在相互对冲。 |
2023 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。
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
每10万成年人拥有更多ATM终端，通常表示金融基础设施供给相对充裕，在传统银行服务渠道方面具有较高的物理可及性。
数值较低通常意味着什么
每10万成年人拥有较少ATM终端，通常表示传统物理网点渠道相对有限，可能更多依赖其他金融服务获取方式。
鍙ｅ緞闄愬埗
- 该指标反映供给侧密度而非实际使用效率，高ATM密度不等于高服务质量或低使用成本
- 未区分ATM功能类型（取款型、循环型、多功能型），统计口径一致性存在隐患
- 城乡之间、大小银行之间ATM分布差异被平均化处理
- 移动支付高度普及时，ATM密度下降可能不代表金融服务可及性恶化
- 跨国比较受各国金融监管框架、银行业结构差异影响，不宜直接作为金融服务发展水平的唯一衡量标准
- 数据报告频率和覆盖范围因国家而异，时间序列完整性不一致
使用建议
- 结合移动支付渗透率指标综合评估无现金支付发展水平
- 使用时注意区分不同功能类型ATM的统计口径变化
- 结合商业银行分支机构密度、账户拥有率等指标全面评估金融包容性
- 关注供给侧指标与需求侧实际使用数据的匹配程度
- 在进行跨国研究时控制人均收入、城镇化率等结构变量
- 注意数据时间序列的连续性和可比性，避免跨口径比较
- 将该指标与数字金融服务指标配合使用，形成对金融可及性的多维判断
常见错误用法
错误做法：直接将ATM密度高低判断为金融发达程度的唯一标准
正确做法：将ATM密度作为金融服务可获得性的维度之一，结合账户拥有率、移动支付普及率等需求侧指标综合判断
ATM密度仅反映物理网点覆盖，无法涵盖数字渠道、保险、信贷等多元金融服务，高密度ATM不等于金融服务全面发达
错误做法：将中国ATM密度下降解读为中国金融基础设施倒退
正确做法：将ATM密度变化置于数字支付替代背景下理解，关注整体金融服务可获得性的变化趋势
ATM密度下降可能是移动支付普及的结果，而非金融基础设施恶化，需要结合其他指标验证实际影响
错误做法：用ATM密度直接对比不同发展阶段国家的金融包容性
正确做法：控制人均GDP、城镇化率等变量后进行有条件的跨国比较
不同发展阶段国家的金融生态和用户偏好存在结构性差异，简单密度对比可能产生误导性结论
错误做法：忽略ATM统计口径变化，直接对比不同年份的数据
正确做法：检查数据来源说明，确认ATM类型定义是否一致
不同报告主体对ATM的界定可能存在差异，功能升级或统计标准调整可能导致口径不一致
错误做法：将ATM密度等同于银行服务的全部可获得性
正确做法：结合商业银行分支机构、账户拥有率、信用可得性等多维度指标
ATM仅是银行服务的终端渠道之一，无法反映信贷、理财、汇款等更广泛金融服务的可获得性
实际应用场景
- 金融基础设施扩张与消费增长的关联研究：研究中国及新兴市场国家ATM网络快速扩张期与居民消费能力变化的关系 解释变量（金融基础设施供给指标） 需控制人均可支配收入、社会消费品零售总额、城镇化率等变量；建议使用面板数据固定效应模型或差分GMM方法处理内生性；注意区分ATM扩张与消费增长之间的先后顺序和因果方向
- 数字支付普及对传统银行物理渠道的影响评估：评估移动支付渗透率提升与ATM密度下降之间的相关性及传导机制 被解释变量或结果变量 建议将ATM密度变化率作为因变量，以移动支付交易额占比、电子支付笔数占比等为核心解释变量；可构建VAR模型分析脉冲响应；需考虑政策变量和宏观经济周期的干扰
- 金融包容性与收入分配的异质性分析：分析ATM密度变化对不同收入群体、城乡地区金融服务可获得性的差异性影响 机制变量或控制变量 建议分城乡、分收入阶层进行异质性回归；可引入ATM密度与移动支付渗透率的交互项；数据缺口可能限制对农村地区的深入分析
- 银行物理渠道战略转型的国际比较：对比不同国家银行在数字化转型背景下调整ATM网络的策略差异及效果 被比较变量 可构建多国面板数据，比较不同监管环境、不同数字金融发展水平下ATM密度的变化路径；建议使用聚类分析识别不同转型模式
自动取款机（ATM）(每10万成年人)常见问题
ATM每10万人多少台算正常？
全球平均水平约为每10万成年人40台左右，但差异悬殊——发达国家通常在60-100台，部分小国可达200台以上；发展中国家普遍在20-50台之间。中国2023年约为72台，处于世界中上水平，但低于峰值年份。排名受多种因素影响，建议结合本国的移动支付普及程度综合判断。
为什么中国的ATM密度在下降？
ATM密度下降可能有多重原因：一是移动支付快速普及，现金使用需求减少；二是银行基于成本效益优化ATM布局，撤并低效终端；三是部分ATM功能升级为循环机但未单独统计。具体原因需要结合当地数字支付发展数据和银行网点调整政策综合分析，不宜简单解读。
ATM密度和金融包容性是什么关系？
ATM密度是衡量金融基础设施可获得性的传统指标之一，但并非金融包容性的全部。高ATM密度代表物理渠道覆盖较好，但无法直接说明居民实际使用频率、服务费用负担或获取其他金融服务（如贷款、保险）的能力。评估金融包容性需综合考虑账户拥有率、信贷可得性、数字支付普及率等多维指标。
ATM会不会被完全取代？
目前尚无明确证据表明ATM会被完全取代。现金在部分场景（老年群体、农村地区、突发情况等）仍具不可替代性，ATM作为现金获取的主要物理渠道仍有一定需求。但其功能定位可能调整，从单纯的取款终端向综合性金融服务终端转型，长期趋势仍需观察。
ATM密度数据为什么有时不完整？
ATM密度统计依赖各国监管机构或行业协会的定期报告，部分国家存在数据报告不及时或统计口径不一致的情况。某些年份数据缺失可能因报告机构调整、数据验证周期较长或统计方法变更。进行时间序列分析时需注意数据完整性和可比性问题。
下载数据
免费获取世界银行WDI完整数据集，包含自动取款机（ATM）(每10万成年人)等所有指标，支持按国家、指标或主题下载CSV、Excel和XML格式数据。
下载数据