人均调整国民收入净额（每年％的增长）

Adjusted net national income per capita (annual % growth)

指标代码：NY.ADJ.NNTY.PC.KD.ZG所属主题：经济政策与债务：国民账户：Adjusted savings & incomeEconomic Policy & Debt: National accounts: Adjusted savings & income

2021最新有效年份

143最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

64%总体缺失率

指标解释

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

Adjusted net national income is GNI minus consumption of fixed capital and natural resources depletion. The core indicator has been divided by the general population to achieve a per capita estimate. This indicator denotes the percentage change over each previous year of the constant price (base year 2015) series in United States dollars.

可供参考的中文翻译：调整后的国民净收入是国民总收入（GNI）减去固定资本消耗和自然资源损耗。将该核心指标除以总人口，得到人均估计值。该指标表示以2015年为基年的不变价美元序列相对于上一年的百分比变化。

数据口径与风险提示

本指标为年度同比增长率，不同国家数据起始年份差异较大，跨国比较需注意时间对齐
自然资源损耗部分的估算方法存在不确定性，不同国家数据质量可能参差不齐
人均指标反映的是平均水平，无法体现内部收入分配差异，高平均值不等于居民普遍富裕
年度增长率受上年基数影响较大，短期波动不宜直接解读为政策效果
中国数据起始于1996年，与世界数据起始年份（1972年）不同，早期阶段直接对比需谨慎
2020年受基数极低影响，中国2021年增长率可能出现较高数值，属于统计反弹而非持续趋势
部分转型经济体和资源出口国数据波动较大，与产业结构和经济周期密切相关
不变价美元口径消除了价格因素影响，但汇率变动仍会影响跨国比较的基准

中国趋势

趋势解读

从已有数据来看，中国人均调整国民收入净额呈现总体增长趋势，但各阶段增速差异明显。1990年代末至2000年代初期增速较快，2010年代增速有所放缓，2020年后受多重因素影响出现较大波动。该指标不仅反映经济总量增长，还剔除了固定资本消耗和自然资源损耗，因此更能体现可持续发展的实际进展。解读中国数据时需注意，1996年前数据缺失导致纵向可比性受限，且经济转型期的统计口径变化可能影响数据连续性。

据现有数据显示，中国人均调整国民收入净额长期呈上升趋势
各五年规划期间年均增速存在阶段性差异
部分年份出现负增长，与宏观经济周期和基数效应相关
人均指标反映的是整体平均值，无法体现收入分配结构变化
增长率受上年基数影响较大，短期波动不宜直接归因于政策效果
自然资源损耗的核算方法可能存在跨期调整，需关注数据修订情况

全球趋势

趋势解读

全球人均调整国民收入净额长期呈现增长态势，但不同收入组国家之间存在显著差异。高收入国家增速相对平稳，中低收入国家波动更大，部分年份受经济危机或大宗商品价格冲击出现负值。该指标剔除了资本消耗和资源损耗，在评估全球可持续发展水平时更具参考价值，但由于各国数据质量和起始年份不同，跨国直接比较需保持审慎。

全球人均调整国民收入净额总体呈上升趋势
不同发展阶段国家增速差异明显
经济危机和外部冲击期间可能出现较大波动
1972年至1996年间部分发展中国家数据缺失，影响早期全球可比性
不同国家统计体系和数据质量参差不齐
汇率波动和价格因素变化可能影响不变价数据的横向可比性

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	-	0.1x	该阶段只有世界具备可比变化率，适合用作背景参照，不宜直接推断中国差异。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
1980-1989	-	-1.1x	该阶段只有世界具备可比变化率，适合用作背景参照，不宜直接推断中国差异。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
1990-1999	0.7x	0.8x	中国的阶段变化率低于世界，可能意味着本国分母项相对分子项改善更快，或净进口依赖、国内供需结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
2000-2009	1.6x	-1.0x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
2010-2019	0.5x	0.3x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
2020-2029	80.4x	-0.9x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。

2021 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
1	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	32.5
2	Libya 利比亚	LBY	29.9
3	Maldives 马尔代夫	MDV	21.4
4	Iraq 伊拉克	IRQ	18.6
5	Singapore 新加坡	SGP	17.7
6	Montenegro 黑山	MNE	15.7
7	Ireland 爱尔兰	IRL	15.6
8	Norway 挪威	NOR	15.1
9	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	13.7
10	Bahamas, The 巴哈马	BHS	13.5
11	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	13.2
12	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	13.0
13	Argentina 阿根廷	ARG	12.2
14	Belize 伯利兹	BLZ	12.1
15	Croatia 克罗地亚	HRV	11.3
16	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	10.5
17	Luxembourg 卢森堡	LUX	10.4
18	Moldova 摩尔多瓦	MDA	10.3
19	Greece 希腊	GRC	9.85
20	India 印度	IND	9.57
21	Bulgaria 保加利亚	BGR	8.82
22	Estonia 爱沙尼亚	EST	8.68
23	France 法国	FRA	8.67
24	Rwanda 卢旺达	RWA	8.47
25	Canada 加拿大	CAN	8.20
26	Kenya 肯尼亚	KEN	7.79
27	Georgia 格鲁吉亚	GEO	7.53
28	Djibouti 吉布提	DJI	7.44
29	Switzerland 瑞士	CHE	7.43
30	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	7.14
31	Panama 巴拿马	PAN	7.05
32	Israel 以色列	ISR	6.94
33	Cabo Verde 佛得角	CPV	6.87
34	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	6.85
35	China 中国	CHN	6.79
36	Italy 意大利	ITA	6.75
37	Serbia 塞尔维亚	SRB	6.69
38	Seychelles 塞舌尔	SYC	6.61
39	Poland 波兰	POL	6.59
40	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	6.59
41	Ukraine 乌克兰	UKR	6.57
42	Bangladesh 孟加拉国	BGD	6.53
43	Colombia 哥伦比亚	COL	6.48
44	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	6.40
45	Denmark 丹麦	DNK	6.34
46	Latvia 拉脱维亚	LVA	6.09
47	Morocco 摩洛哥	MAR	6.08
48	Chile 智利	CHL	5.80
49	Pakistan 巴基斯坦	PAK	5.75
50	Czechia 捷克	CZE	5.72
51	Spain 西班牙	ESP	5.68
52	Nepal 尼泊尔	NPL	5.57
53	Belgium 比利时	BEL	5.55
54	Benin 贝宁	BEN	5.53
55	Paraguay 巴拉圭	PRY	5.43
56	South Africa 南非	ZAF	5.34
57	Honduras 洪都拉斯	HND	5.24
58	United States 美国	USA	5.08
59	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	4.80
60	Netherlands 荷兰	NLD	4.75
61	Indonesia 印度尼西亚	IDN	4.63
62	Romania 罗马尼亚	ROU	4.57
63	Portugal 葡萄牙	PRT	4.07
64	Belarus 白俄罗斯	BLR	4.00
65	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	3.99
66	Sweden 瑞典	SWE	3.91
67	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	3.88
68	Tunisia 突尼斯	TUN	3.78
69	Finland 芬兰	FIN	3.74
70	Hungary 匈牙利	HUN	3.71
71	Comoros 科摩罗	COM	3.70
72	Madagascar 马达加斯加	MDG	3.47
73	Eswatini 斯威士兰	SWZ	3.43
74	Austria 奥地利	AUT	3.36
75	Uruguay 乌拉圭	URY	3.27
76	Cyprus 塞浦路斯	CYP	3.13
77	Niger 尼日尔	NER	2.86
78	Korea, Rep. 韩国	KOR	2.82
79	Germany 德国	DEU	2.67
80	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	2.63
81	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	2.62
82	Senegal 塞内加尔	SEN	2.57
83	Gabon 加蓬	GAB	2.55
84	Mauritius 毛里求斯	MUS	2.47
85	North Macedonia 北马其顿	MKD	2.45
86	New Zealand 新西兰	NZL	2.45
87	Chad 乍得	TCD	2.36
88	Armenia 亚美尼亚	ARM	2.33
89	Guatemala 危地马拉	GTM	2.28
90	Lithuania 立陶宛	LTU	2.17
91	Peru 秘鲁	PER	2.06
92	Algeria 阿尔及利亚	DZA	1.95
93	Mexico 墨西哥	MEX	1.74
94	Botswana 博茨瓦纳	BWA	1.70
95	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	1.61
96	Iceland 冰岛	ISL	1.20
97	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	0.93
98	Brazil 巴西	BRA	0.93
99	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.66
100	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.29
101	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.12
102	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	0.05
103	Viet Nam 越南	VNM	-0.28
104	Uganda 乌干达	UGA	-0.30
105	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	-0.31
106	Bhutan 不丹	BTN	-0.32
107	Angola 安哥拉	AGO	-0.43
108	Malaysia 马来西亚	MYS	-0.45
109	Malawi 马拉维	MWI	-0.79
110	Japan 日本	JPN	-0.80
111	Mozambique 莫桑比克	MOZ	-0.90
112	Bolivia 玻利维亚	BOL	-1.24
113	Gambia, The 冈比亚	GMB	-1.61
114	Lesotho 莱索托	LSO	-2.00
115	Central African Republic 中非共和国	CAF	-2.29
116	Russian Federation 俄罗斯	RUS	-2.32
117	Guinea 几内亚	GIN	-2.34
118	Haiti 海地	HTI	-2.35
119	Cambodia 柬埔寨	KHM	-2.42
120	Togo 多哥	TGO	-2.78
121	Oman 阿曼	OMN	-2.93
122	Philippines 菲律宾	PHL	-3.08
123	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	-3.09
124	Brunei Darussalam 文莱	BRN	-3.24
125	Cameroon 喀麦隆	CMR	-3.70
126	Sudan 苏丹	SDN	-4.36
127	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	-4.41
128	Namibia 纳米比亚	NAM	-4.46
129	Samoa 萨摩亚	WSM	-4.97
130	Ghana 加纳	GHA	-5.35
131	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	-5.65
132	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	-5.95
133	Kiribati 基里巴斯	KIR	-6.07
134	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	-7.11
135	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	-7.30
136	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	-7.68
137	Mali 马里	MLI	-10.2
138	Tonga 汤加	TON	-10.5
139	Mongolia 蒙古	MNG	-10.6
140	Lebanon 黎巴嫩	LBN	-16.4
141	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	-20.0
142	Afghanistan 阿富汗	AFG	-21.4
143	Timor-Leste 东帝汶	TLS	-66.3

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

人均调整国民收入净额年增长率上升，意味着国民净收入扣除资本消耗和自然资源损耗后的实际增长超过人口增长，反映经济可持续发展能力提升、居民人均可支配收入增加、物质资本积累和技术进步带来的净收益增加。

数值较低通常意味着什么

年增长率下降或为负值，表示国民净收入的实际增长慢于人口增长或出现绝对萎缩，可能反映经济增速放缓、资源约束加剧、资本效率下降或外部冲击影响。在解读时需结合绝对水平而非仅看增速。

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该指标为同比增长率，受基数效应影响显著，单年数据波动不宜直接解读为政策效果
自然资源损耗部分的核算方法存在不确定性，不同数据源可能有差异
人均指标无法反映收入分配状况，高平均增速不等于普遍富裕
不变价美元口径受汇率波动影响，跨国比较时需注意基准年份的选择

使用建议

分析时应结合绝对水平指标，观察人均调整国民收入的长期积累
建议采用多年平均值而非单年数据，以平滑短期波动影响
跨国比较时注意时间对齐和数据完整性差异
结合储蓄率、投资率、产业结构等多维指标进行综合研判
关注数据修订情况，历史数据可能因方法调整而发生变化

常见错误用法

错误做法：将单年负增长直接解读为经济衰退或政策失败

正确做法：结合多年趋势、绝对水平和经济周期背景综合判断

基数效应、外部冲击和统计调整都可能导致单年波动，不能反映中长期发展趋势

错误做法：忽略中国与全球数据起始年份差异，直接对比1996年前的增长率

正确做法：对比时仅使用双方均有数据的重叠时间段

中国数据起始于1996年，全球数据起始于1972年，早期直接对比缺乏可比基础

错误做法：将增长率作为衡量居民富裕程度的唯一指标

正确做法：结合人均收入绝对值和收入分配指标综合评估

人均增速反映的是整体平均值，高增速可能伴随收入差距扩大，部分群体并未受益

错误做法：将调整国民收入净额与普通国民总收入增长率混淆使用

正确做法：明确区分两个指标的计算口径差异

调整指标剔除了固定资本消耗和自然资源损耗，反映的是真正的净财富积累，而非简单的收入流量

实际应用场景

经济增长收敛性研究：研究发展中国家与发达国家的收入差距是否趋于收窄被解释变量，衡量经济追赶效果可结合面板回归或收敛模型，分析初始条件、政策因素对收敛速度的影响，注意控制人口增长和汇率波动因素
资源诅咒假说检验：分析自然资源依赖型经济体的发展困境被解释变量或机制变量可对比资源出口国与非资源出口国的增速差异，结合调整后储蓄率等指标，检验资源依赖对可持续发展的影响，注意内生性问题
经济政策有效性评估：评估某国特定改革时期的经济增长成效被解释变量，用于评估政策效果可采用双重差分或事件研究法，对比政策实施前后的增速变化，但需控制宏观冲击和周期性因素，警惕短期波动的干扰
收入不平等与增长质量研究：分析经济增长是否带来福利改善控制变量或稳健性检验变量在分析收入不平等时，可加入该增速指标作为经济增长质量的代理变量，检验不平等与增长质量的非线性关系