五岁以下儿童死亡数
Number of under-five deaths
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Number of children dying before reaching age five.
可供参考的中文翻译：从出生到五岁（包括五岁）之间死亡的儿童数。
数据口径与风险提示
- 本指标为绝对死亡人数而非比率，受人口规模影响较大，大国自然呈现较高数值，跨国比较时需结合出生人口数或使用死亡率指标。
- 部分历史年份数据可能存在估算成分，尤其在统计体系薄弱的国家和地区，1970年代及之前的中国数据完整性存在一定不确定性。
- 世界银行对全球和区域汇总值的计算口径在不同时期可能调整，影响纵向可比性。
- 本指标反映的是死亡数量而非死亡风险程度，同一死亡人数在不同出生规模人群中的含义截然不同。
- 部分年份的数据可能因人口普查或调查周期而产生非均匀间隔的波动，使用时需注意数据点的连续性。
- 在评估医疗或公共卫生干预效果时，仅看绝对死亡数可能掩盖人均改善或恶化趋势。
- 数据来源多元，涵盖各国政府直接上报、世行估计值及模型推算，不同来源的可靠性差异显著。
- 2020年代数据尚不完整，本十年期（2020-2029）的比率仅为部分数据计算，可能不代表完整十年趋势。
中国趋势
从1974年到2024年，中国五岁以下儿童死亡绝对数呈现持续且显著的单向下行趋势。1974年约有242万儿童在五岁前死亡，这一数字在2024年已降至约5.4万，降幅超过97%。这一成就的取得在时间维度上呈现非线性特征：1980年代中后期曾出现短暂回升，1988-1989年短暂维持在140万以上的平台期；1990年代起重新进入快速下降通道，尤其是1992-1995年间年均降幅明显；2000年代后下降斜率进一步加大，2010年代后降幅依然显著，最近数据显示2023至2024年间又减少约7600例。
- 1974年死亡数约242万，为有记录以来最高值
- 1990年起开始系统性下降，当年约为146万
- 2000年死亡数约为63万，首次降至百万以下
- 2010年约为28万，较十年前再降约55%
- 2020年约为10.6万，首次降至11万以下
- 2024年最新值约5.4万，较1974年减少约236.7万
- 绝对数的大幅下降主要源于人口出生基数的变化和死亡率的降低，两者共同作用的结果，难以单独拆解各自贡献
- 1980年代中期短暂回升可能与统计口径调整或出生人口波动有关，不宜简单解读为政策效果的反转
全球趋势
1990年至2024年间，全球五岁以下儿童死亡绝对数从约1297万下降至约486万，降幅约62.5%，反映出全球在降低儿童死亡方面取得的系统性进展。这一趋势整体呈持续下行态势，但下降速率在不同阶段有所变化：1990年代初期年均下降幅度相对温和，从1990年的约1297万缓慢降至1999年的约1036万；2000年代起下降速度有所加快，到2009年降至约735万；2010年代维持较稳定的年均约10%的降幅，到2019年约为543万。值得注意的是，2020-2021年间下降明显放缓，2021年和2022年甚至出现轻微回升（分别约523万和约522万），2023年后恢复下降趋势，2024年降至约486万。
- 1990年死亡数约1297万，为有记录以来最高值
- 2000年约为1006万，首次降至千万以下
- 2010年约为708万，较十年前下降约30%
- 2019年约为543万，降至550万以下
- 2021-2022年出现小幅回升，维持在约522万区间
- 2024年最新值约486万，较1990年减少约811万
- 全球数据是世行根据各成员国报告及模型估算汇总得出，不同国家数据质量参差不齐，整体值的可靠性受制于数据缺口最大的地区
- 高死亡率国家集中在撒哈拉以南非洲和南亚，这些地区的数据报告系统相对薄弱，可能存在低估
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 此十年期中国和世界的比率数据均缺失，无法进行该阶段的跨国比较分析。 |
| 1970-1979 | 0.6x | - | 此十年期中国五岁以下死亡数下降至期初值的约0.57倍，显示该阶段中国下降幅度较大；世界数据缺失，无法计算相对变化。需结合同期中国出生人口变化和医疗条件改善情况综合理解。 |
| 1980-1989 | 1.1x | - | 此十年期中国死亡数轻微上升至期初值的约1.07倍，可能反映出生人口规模或统计口径变化，与该阶段死亡率改善之间的相对贡献需进一步验证；世界数据缺失。 |
| 1990-1999 | 0.5x | 0.8x | 中国死亡数降至期初值的约0.46倍，而世界同期降至约0.80倍，中国降幅明显更大。这可能意味着中国在该阶段的儿童生存条件改善速度快于全球平均水平，也可能反映出生人口基数的相对变化差异，需要结合出生率和每千活产儿死亡率等指标验证。 |
| 2000-2009 | 0.5x | 0.7x | 中国死亡数降至期初值的约0.48倍，世界同期降至约0.73倍。与前十年相似，中国阶段降幅依然显著大于全球，可能反映中国在儿童卫生保健覆盖率和医疗可及性方面的快速提升，也可能与人口结构变化（出生人口相对减少）有关，需结合活产数变化综合判断。 |
| 2010-2019 | 0.4x | 0.8x | 中国死亡数进一步降至期初值的约0.45倍，世界同期降至约0.77倍。这一阶段中国下降斜率与全球的差异略有扩大，可能反映中国在基层妇幼保健网络完善和医疗技术普及方面的持续进展，也可能与生育政策调整带来的出生人口结构变化相关，需要结合生育率数据验证。 |
| 2020-2029 | 0.5x | 0.9x | 基于部分数据，中国死亡数降至期初值的约0.51倍，而世界降至约0.92倍。中国降幅仍大于全球，但两者差距有所收窄。这一格局可能反映疫情等共同冲击对中国和世界的影响路径存在差异，也可能受中国近年来生育率持续走低导致出生人口减少的滞后效应影响，需结合近年出生人口数据进行验证。 |
2024 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
该指标数值越高，意味着在统计范围内从出生到五岁之间死亡的儿童绝对数量越多。在不考虑人口基数差异的情况下，绝对死亡数较高通常与较低的卫生保健覆盖水平、较弱的基层医疗服务可及性、以及较高的传染病和营养不良负担相关联。但需注意，该数值反映的是累计死亡规模，而非死亡风险程度，同一死亡数在不同的出生人口基数下代表截然不同的风险水平。
数值较低通常意味着什么
该指标数值越低，意味着在统计范围内从出生到五岁之间死亡的儿童绝对数量越少。这一下降可能源于以下因素的综合作用：卫生服务体系的完善（如扩大免疫接种覆盖面、强化孕产妇和儿童保健网络）、医疗技术进步（如新生儿救治能力提升）、营养改善（如婴幼儿辅食添加和微量营养素补充推广）、以及出生人口规模的缩减。需要指出的是，死亡数的下降不一定必然等同于死亡风险的同比例降低，两者之间的关系取决于出生人口基数的变动方向和幅度。
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- 该指标为绝对死亡人数而非比率，受人口出生规模影响显著，同一死亡数在不同人口基数组中代表的风险程度截然不同，跨国或跨时期直接比较时需格外审慎。
- 部分历史年份数据存在估算成分，尤其在统计体系相对薄弱的发展中国家，1970年代及更早期的数据完整性存在不确定性，可能影响长期趋势的解读。
- 世行对全球和区域汇总值的统计口径在不同时期可能存在调整，不同数据源之间的定义和覆盖范围差异可能影响纵向可比性。
- 该指标仅反映死亡数量，无法直接揭示死亡原因构成，儿童死亡可能源于肺炎、腹泻、疟疾、营养不良等多种因素，单独使用该指标难以支持针对特定疾病的政策设计。
使用建议
- 进行跨国比较或跨地区比较时，优先结合出生人口数或使用每千活产儿死亡率（SH.DTH.MORT.RU）等相对指标，以消除人口规模差异对绝对数的影响。
- 分析长期趋势时，应分段检验下降速度的变化特征，并结合同期出生人口、死亡率、卫生服务覆盖率等多维数据交叉验证。
- 在开展政策评估研究时，建议同时纳入死亡原因分类数据、孕产妇保健指标和儿童营养状况指标，构建更为全面的儿童健康评估框架。
- 使用世界银行汇总数据时，应关注数据来源标注，区分直接上报数据、估计值和模型推算值的差异，优先使用来源标注为实际调查的数据点。
常见错误用法
错误做法：直接用中国的死亡数与美国或挪威等人口较小的国家进行横向对比，得出中国儿童健康状况更差的结论。
正确做法：在对比绝对死亡数时，应优先考虑人口规模差异，选择与自身出生人口规模相近的国家进行比较，或者使用每千活产儿死亡率等相对指标进行无纲量比较。
绝对死亡数受人口基数影响极大，小国因出生人口少其自然死亡数也较少，这种差异反映的是人口结构而非卫生体系效能，直接比较会严重误导政策判断。
错误做法：将死亡数的持续下降完全归因于某一项单一政策（如新农合实施或某个专项计划），忽略其他配套因素和人口结构变化的影响。
正确做法：在做归因分析时，应将死亡数变动与出生人口变化同时纳入分析框架，并通过敏感性分析检验单一因素的贡献率，必要时采用合成控制法或双重差分等准实验方法控制混杂因素。
死亡数的下降通常是卫生服务改善、医疗技术进步、营养状况改善和出生人口减少等多因素共同作用的结果，错误归因可能导致资源错配或政策路径偏差。
错误做法：在2020年代的数据仅基于部分年份计算的情况下，直接断言该十年期的下降速度较上一十年期显著加快，并以此推断趋势将持续。
正确做法：使用不完整数据时应明确说明数据覆盖范围，避免做出基于不完整数据的强趋势判断；同时应标注数据缺失比例，并考虑采用插值或场景分析来评估不确定性。
2020年代数据仅包含部分年份，可能无法代表完整十年的趋势方向，疫情等特殊事件可能导致非典型波动，基于不完整数据的强推断容易产生重大误判。
实际应用场景
- 中国儿童生存改善的驱动因素分解：研究者希望理解1990-2020年间中国五岁以下儿童死亡数大幅下降的主要驱动因素，分别评估卫生服务可及性提升、营养改善和出生人口结构变化的贡献。 被解释变量 可将死亡数作为被解释变量，将出生人口数、卫生服务覆盖率（每千人医院床位数）、儿童营养不良率等作为解释变量构建面板回归模型；同时引入时间趋势交乘项以捕捉政策干预的阶段性效果；建议使用工具变量法处理内生性问题，如使用历史铁路网密度作为卫生服务可及性的工具变量。
- 全球儿童死亡负担的热点区域识别：研究者希望基于各国死亡绝对数和下降速度的差异，识别全球儿童健康改善的薄弱环节，为国际资源配置提供依据。 被解释变量与比较基准 可采用聚类分析将国家按死亡数绝对规模和年均降幅分为四象限，识别“高死亡数+低降幅”的重点国家；结合人类发展指数、孕产妇死亡率等指标构建多维健康脆弱性指数；建议使用地理加权回归捕捉空间异质性，避免全局平均掩盖局部特征。
- 生育政策调整对儿童死亡数的滞后效应分析：研究者关注2015年后中国生育政策调整带来的出生人口变化，是否对儿童死亡绝对数产生显著的滞后影响，并评估这一效应的方向和幅度。 机制变量 可将出生人口数视为中介变量，检验政策调整通过改变出生规模进而影响死亡绝对数的中介路径；采用合成控制法构建反事实场景；控制同期经济增速、医疗投入、城镇化率等时变混杂因素；使用Bootstrap法估计中介效应的置信区间。
- 卫生投入产出效率的国际比较：研究者希望比较不同国家在相似卫生投入水平下的儿童死亡数表现，评估各国卫生体系运行的相对效率差异。 结果变量 可将死亡数作为健康产出纳入效率分析框架，结合政府卫生支出、公共卫生投入占GDP比重等投入变量，使用数据包络分析（DEA）测算各国相对效率；需要注意投入与产出之间可能存在较长滞后期，建议对投入变量进行滞后处理；同时控制人均收入、教育水平等环境变量以提高可比性。
五岁以下儿童死亡数常见问题
五岁以下儿童死亡数和儿童死亡率有什么区别，应该用哪个？
两者核心差异在于前者是绝对数，后者通常指每千活产儿的死亡比率。死亡数受出生人口规模影响，大国自然数值较高；死亡率消除了人口基数影响，适合跨国直接比较。若关注“多少人死亡”用死亡数；若关注“死亡风险高低”或进行跨国比较，用死亡率更合适。两者可结合使用以获得更全面的认识。
为什么中国的死亡数大幅下降，但有些研究说儿童健康仍存问题？
死亡数大幅下降主要反映死亡绝对规模的压缩，与出生人口减少和卫生条件改善均有关。然而，死亡数降低不代表每个存活儿童的健康状况都达到良好水平，出生缺陷、长期慢性病、儿童肥胖等议题不能通过死亡数来反映。建议结合儿童营养不良率、出生低体重比例、疫苗接种率等指标综合评估儿童健康状况。
世行的死亡数数据是怎么统计的，不同国家的数据质量一样吗？
世行数据来源多元，包括各国政府直接报告、抽样调查推算和模型估算。发达国家通常有完整的出生登记和死亡报告系统，数据可靠性较高；而部分发展中国家尤其在1970年代前的数据可能依赖模型推算，质量相对较低。使用时应查看数据来源标注，区分实际调查值和估计值，对历史数据和薄弱地区的数据保持审慎。
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