使用至少基本饮用水服务的城市人口比例

指标解释

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

The percentage of people using at least basic water services. This indicator encompasses both people using basic water services as well as those using safely managed water services. Basic drinking water services is defined as drinking water from an improved source, provided collection time is not more than 30 minutes for a round trip. Improved water sources include piped water, boreholes or tubewells, protected dug wells, protected springs, and packaged or delivered water.

可供参考的中文翻译：使用至少基本饮用水服务的人口百分比。该指标涵盖使用基本饮用水服务和安全管理的饮用水服务两部分人群。基本饮用水服务指从改善水源获取饮用水，往返取水时间不超过30分钟。改善水源包括管道供水、管井或筒井、受保护的水井、受保护的泉眼以及包装或运送的饮用水。

数据口径与风险提示

该指标基于WHO/UNICEF联合监测项目（JMP）标准化的调查估算，不同国家调查年份和方法差异较大，直接跨国比较需谨慎
数值接近100%的国家可能存在因调查方法更新或样本变化导致的微小波动，不代表服务质量实质变化
该指标仅涵盖取水时间不超过30分钟的改善水源，未区分水源的连续性、水质稳定性和管道入户程度
城市人口定义随国家城镇化统计标准变化而调整，人口结构变动可能影响汇总结果
部分国家在特定年份可能缺乏实地调查数据，依赖模型插值估算

中国趋势

趋势解读

中国城市地区基本饮用水服务覆盖率在2000-2024年间呈轻微下降趋势，期初值约98.23%，期末值约97.33%，累计下降约0.9个百分点。该下降为连续、缓慢且单调的过程，年均降幅不足0.04个百分点，且近年来降速略有收窄迹象。由于起点已处于极高水平，下降本身不一定反映基础设施退化或服务退步，可能与统计口径调整、城市边界扩大导致分母变化、或调查方法迭代有关。

2000年录得最高值98.23%，2023-2024年均为最低值97.33%
2000至2012年间呈现年度连续小幅下行，每隔一年下降约0.04个百分点
2012至2024年间下行斜率进一步趋缓，2023与2024年数值持平
2000年至今共25个数据点，全程未见回升
从首年到最近的比值为0.991，意味着期末相对期初下降约0.9%
数值的"下降"在接近饱和的高基数下解读需谨慎，可能反映的是统计方法更新而非实际服务恶化
该指标未区分城市内部不同收入群体或边缘城区覆盖差异
中国城市供水体系存在管网改造、新城建设等工程，可能存在覆盖盲区的动态变化

全球趋势

趋势解读

全球城市基本饮用水服务覆盖率在2000-2024年间持续上升，从约94.97%提升至约96.43%，累计增长约1.45个百分点。增长呈现阶梯式特征，初期（2000-2008年）升速较缓，中期（2009-2017年）加速，后期（2018-2024年）趋于平稳。全球平均水平仍在96%左右，表明尚有约3.6%的城市人口未获基本饮用水保障，提升空间主要集中在发展中国家城市地区。

2000年起点94.97%，2024年达到最高值96.43%
2000至2006年间年均升幅约0.05个百分点
2007至2015年间升速加快，部分年份超过0.07个百分点
2018至2024年增速趋缓，维持在每年约0.03-0.06个百分点
期末相对期初的比值为1.015，即累计提升约1.5%
全球平均掩盖了不同区域和国家间的巨大差异，发达经济体普遍接近100%，而最不发达国家城市仍面临较大缺口
该指标为覆盖比例而非水质、水量或服务可靠性的综合度量
部分非洲和南亚国家的城市数据依赖模型估算，不确定性较高

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	人口与健康指标的十年变化通常较慢，应结合人口年龄结构、医疗体系、登记完整性和社会发展阶段解读。
1970-1979	-	-	人口与健康指标的十年变化通常较慢，应结合人口年龄结构、医疗体系、登记完整性和社会发展阶段解读。
1980-1989	-	-	人口与健康指标的十年变化通常较慢，应结合人口年龄结构、医疗体系、登记完整性和社会发展阶段解读。
1990-1999	-	-	人口与健康指标的十年变化通常较慢，应结合人口年龄结构、医疗体系、登记完整性和社会发展阶段解读。
2000-2009	1.0x	1.0x	中国与世界的阶段变化幅度接近，说明该指标在这一阶段更多表现为共同的周期性或口径性波动。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	1.0x	1.0x	中国倍数进一步降至0.996，下降趋势延续但幅度与上十年相近；全球倍数微升至1.006，二者差距略有扩大。中国在高基数上的"被追赶"态势持续，可能反映两方面结构性因素：一是分母端（城市总人口）增速相对分子端（服务人口）增速更快，二是新纳入统计的城市区域服务配套周期较长；全球持续上升则主要来自发展中国家城镇化进程中基础设施的追赶。两者差异可能反映城镇化质量与速度的结构性错位。
2020-2029	1.0x	1.0x	中国倍数回升至0.999，几乎接近1.0；全球倍数降至1.002，升速显著放缓。中国降幅收窄可能意味着此前导致下降的结构性因素（如城市扩张带来的分母效应）逐步消化，而全球增速放缓则可能反映全球可及性已整体提升至高位、边际改善空间收窄。该阶段差异表明中国与全球在城市化中后期可能面临类似的"高台期"收敛压力。

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。

排名	国家	代码	数值
1	Andorra 安道尔	AND	100.0
2	Austria 奥地利	AUT	100.0
3	Belgium 比利时	BEL	100.0
4	Brazil 巴西	BRA	100.0
5	Denmark 丹麦	DNK	100.0
6	Estonia 爱沙尼亚	EST	100.0
7	Finland 芬兰	FIN	100.0
8	France 法国	FRA	100.0
9	Germany 德国	DEU	100.0
10	Greece 希腊	GRC	100.0
11	Hungary 匈牙利	HUN	100.0
12	Iceland 冰岛	ISL	100.0
13	Israel 以色列	ISR	100.0
14	Kuwait 科威特	KWT	100.0
15	Lao PDR 老挝	LAO	100.0
16	Lithuania 立陶宛	LTU	100.0
17	Luxembourg 卢森堡	LUX	100.0
18	Malta 马耳他	MLT	100.0
19	Mauritius 毛里求斯	MUS	100.0
20	Mexico 墨西哥	MEX	100.0
21	Monaco 摩纳哥	MCO	100.0
22	Netherlands 荷兰	NLD	100.0
23	New Zealand 新西兰	NZL	100.0
24	Norway 挪威	NOR	100.0
25	Romania 罗马尼亚	ROU	100.0
26	Samoa 萨摩亚	WSM	100.0
27	San Marino 圣马力诺	SMR	100.0
28	Singapore 新加坡	SGP	100.0
29	Switzerland 瑞士	CHE	100.0
30	Thailand 泰国	THA	100.0
31	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	100.0
32	United Kingdom 英国	GBR	100.0
33	Portugal 葡萄牙	PRT	100.0
34	United States 美国	USA	100.0
35	Australia 澳大利亚	AUS	100.0
36	Croatia 克罗地亚	HRV	99.9
37	Colombia 哥伦比亚	COL	99.9
38	Spain 西班牙	ESP	99.9
39	Belarus 白俄罗斯	BLR	99.9
40	Armenia 亚美尼亚	ARM	99.9
41	Paraguay 巴拉圭	PRY	99.9
42	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	99.9
43	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	99.8
44	Bhutan 不丹	BTN	99.8
45	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	99.8
46	Uruguay 乌拉圭	URY	99.8
47	Chile 智利	CHL	99.8
48	Argentina 阿根廷	ARG	99.8
49	Tonga 汤加	TON	99.8
50	Iraq 伊拉克	IRQ	99.8
51	Sweden 瑞典	SWE	99.8
52	Cyprus 塞浦路斯	CYP	99.7
53	Bulgaria 保加利亚	BGR	99.7
54	Palau 帕劳	PLW	99.6
55	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	99.6
56	Georgia 格鲁吉亚	GEO	99.6
57	Maldives 马尔代夫	MDV	99.5
58	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	99.5
59	Jordan 约旦	JOR	99.4
60	Honduras 洪都拉斯	HND	99.2
61	Bolivia 玻利维亚	BOL	99.2
62	Montenegro 黑山	MNE	99.2
63	Viet Nam 越南	VNM	99.2
64	Ghana 加纳	GHA	99.1
65	Russian Federation 俄罗斯	RUS	99.0
66	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	98.9
67	Belize 伯利兹	BLZ	98.9
68	Latvia 拉脱维亚	LVA	98.9
69	Czechia 捷克	CZE	98.8
70	Bangladesh 孟加拉国	BGD	98.8
71	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	98.7
72	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	98.7
73	Suriname 苏里南	SUR	98.7
74	Fiji 斐济	FJI	98.7
75	Malaysia 马来西亚	MYS	98.7
76	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	98.6
77	Panama 巴拿马	PAN	98.5
78	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	98.4
79	Tunisia 突尼斯	TUN	98.3
80	Morocco 摩洛哥	MAR	98.3
81	Philippines 菲律宾	PHL	98.3
82	North Macedonia 北马其顿	MKD	98.3
83	Canada 加拿大	CAN	98.3
84	Tuvalu 图瓦卢	TUV	98.2
85	Eswatini 斯威士兰	SWZ	98.1
86	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	98.1
87	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	98.0
88	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	97.9
89	Moldova 摩尔多瓦	MDA	97.9
90	Nauru 瑙鲁	NRU	97.8
91	Peru 秘鲁	PER	97.8
92	South Africa 南非	ZAF	97.8
93	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	97.8
94	Timor-Leste 东帝汶	TLS	97.7
95	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	97.6
96	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	97.5
97	China 中国	CHN	97.3
98	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	97.2
99	Dominica 多米尼克	DMA	97.1
100	India 印度	IND	97.1
101	Afghanistan 阿富汗	AFG	96.9
102	Botswana 博茨瓦纳	BWA	96.8
103	Guatemala 危地马拉	GTM	96.7
104	Ireland 爱尔兰	IRL	96.6
105	Turkiye 土耳其	TUR	96.4
106	Namibia 纳米比亚	NAM	96.2
107	Mongolia 蒙古	MNG	96.1
108	Cuba 古巴	CUB	96.1
109	Myanmar 缅甸	MMR	96.0
110	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	95.7
111	Poland 波兰	POL	95.6
112	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	95.6
113	Serbia 塞尔维亚	SRB	95.5
114	Guyana 圭亚那	GUY	95.5
115	Senegal 塞内加尔	SEN	95.4
116	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	95.2
117	Cabo Verde 佛得角	CPV	95.1
118	Nigeria 尼日利亚	NGA	95.1
119	Indonesia 印度尼西亚	IDN	95.0
120	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	94.9
121	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	94.9
122	Algeria 阿尔及利亚	DZA	94.8
123	Lesotho 莱索托	LSO	94.7
124	Oman 阿曼	OMN	94.7
125	Cambodia 柬埔寨	KHM	94.1
126	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	93.7
127	Mali 马里	MLI	93.5
128	Guinea 几内亚	GIN	93.3
129	Pakistan 巴基斯坦	PAK	92.9
130	Gabon 加蓬	GAB	92.4
131	Nepal 尼泊尔	NPL	92.3
132	Gambia, The 冈比亚	GMB	91.8
133	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	91.3
134	Burundi 布隆迪	BDI	91.2
135	Ukraine 乌克兰	UKR	90.8
136	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	90.4
137	Zambia 赞比亚	ZMB	90.3
138	Jamaica 牙买加	JAM	90.1
139	Kiribati 基里巴斯	KIR	90.0
140	Comoros 科摩罗	COM	89.9
141	Mozambique 莫桑比克	MOZ	89.4
142	Kenya 肯尼亚	KEN	88.9
143	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	88.7
144	Yemen, Rep. 也门	YEM	88.5
145	Rwanda 卢旺达	RWA	87.8
146	Niger 尼日尔	NER	87.3
147	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	86.2
148	Liberia 利比里亚	LBR	86.0
149	Malawi 马拉维	MWI	86.0
150	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	85.8
151	Haiti 海地	HTI	85.5
152	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	84.4
153	Djibouti 吉布提	DJI	84.3
154	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	83.6
155	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	83.5
156	Angola 安哥拉	AGO	81.7
157	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	81.7
158	Cameroon 喀麦隆	CMR	81.6
159	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	81.5
160	Uganda 乌干达	UGA	80.0
161	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	79.3
162	Madagascar 马达加斯加	MDG	78.2
163	Chad 乍得	TCD	77.9
164	Benin 贝宁	BEN	75.9
165	Sudan 苏丹	SDN	73.9
166	Togo 多哥	TGO	73.6
167	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	72.7
168	South Sudan 南苏丹	SSD	66.1
169	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	59.3
170	Central African Republic 中非共和国	CAF	48.1

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

城市中已有接近全体居民能够在30分钟往返距离内获取改善水源，表明城市供水基础设施覆盖面广、城镇化质量较高、公共卫生基础条件扎实。

数值较低通常意味着什么

城市中仍有相当比例人口无法便捷获取基本饮用水服务，可能面临较长取水时间或依赖非改善水源，增加了水传播疾病和健康风险。

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该指标仅衡量"至少基本"级别的服务，不区分基本管理与安全管理级别，无法反映水质安全性、供水连续性或服务可靠性
调查数据覆盖年份因国家而异，同一年份各国数据可能来自不同年份的调查
城市定义和口径差异可能影响跨国可比性
改善水源的认定标准随JMP方法学迭代可能发生变化，历史数据纵向可比性受限

使用建议

分析时应结合城市总人口规模，考虑覆盖人口绝对数量与比例的差异
需要结合安全管理的饮用水服务指标（SH.H2O.SMDW.UR.ZS）判断服务质量的深层差距
对比城乡差异时可参照农村指标（SH.H2O.BASW.RU.ZS）识别城乡二元结构
结合城市人口增长率、城镇化率等变量解读覆盖比例变化的结构性原因
注意该指标的时间截点（往返30分钟）对城市通勤模式变化的适用性

常见错误用法

错误做法：认为中国城市基本饮用水覆盖率"97%"低于世界平均"96%"所以中国做得差

正确做法：中国该指标绝对值高于全球平均，应表述为"中国城市基本饮用水覆盖率高于全球平均水平"

覆盖率的绝对值比较与趋势方向比较是不同维度；中国数值更高，但不能直接推断趋势走向或未来改善空间大小

错误做法：将城市覆盖率97%简单理解为"97%的中国城市居民喝上了自来水"

正确做法：该指标涵盖改善水源的多种形式（管道水、管井、受保护水井、泉水、包装水等），且仅要求30分钟往返取水距离，未确认是否入户

口径差异可能导致对服务现代化程度的过高估计，实际管道入户率和连续供水率可能低于该比例

错误做法：认为覆盖率从98%下降到97%说明基础设施退化或政策失误

正确做法：在高覆盖水平下，微小变化更可能反映城市扩张带来分母增大、调查方法更新或统计口径调整，而非服务质量实质恶化

接近饱和的指标对分母变化和测量误差极为敏感，需结合城市扩张数据和相关工程投资指标综合判断

错误做法：将中国城市覆盖率与世界排名靠前的国家（如安道尔、奥地利100%）直接对比得出"中国落后"的结论

正确做法：这些达到100%的国家多为小型城市国家，与中国大型发展中国家城市情况差异显著，可比性有限

城镇化规模、人口密度分布和发展阶段差异导致覆盖率指标的跨国可比性存在结构性限制

实际应用场景

城镇化质量与基本公共服务可及性的关系研究：研究中国城镇化进程中城市公共服务覆盖率的变动趋势，评估基本饮用水服务在城市扩张过程中的匹配程度被解释变量（outcome）可结合城镇化率、城市人口增长率等指标，采用面板数据固定效应模型分析覆盖率的动态变化及其驱动因素，注意控制调查年份差异带来的测量误差
城市饮水安全与公共卫生指标的国际比较：比较中国与世界典型国家在城市基本饮用水服务覆盖程度上的差异，分析发展阶段相近国家间的收敛或分化态势比较变量（comparison）可选取同属中高收入或人口规模相近的国家作为对照组，采用倾向得分匹配或合成控制法构建反事实情景，识别中国城市饮水安全指标的特殊性
基本饮用水服务与其他卫生基础设施的协同效应分析：探索城市基本饮用水服务与基本环境卫生服务、手卫生设施等指标之间的相关关系，评估多维度基础设施配套的协同效应机制变量（mechanism）可引入基本环境卫生服务（SH.STA.BASS.UR.ZS）和手卫生设施（SH.STA.HYGN.UR.ZS）作为并行指标，采用因子分析或结构方程模型检验多指标间的关联路径
城市与农村饮用水服务可及性的差距及收敛性检验：分析中国城市与农村在基本饮用水服务覆盖方面的二元结构及其随时间的收敛或发散趋势稳健性检验（robustness）将城市覆盖率（SH.H2O.BASW.UR.ZS）与农村覆盖率（SH.H2O.BASW.RU.ZS）作为双轨指标，检验城乡差距是否随财政投入和政策倾斜而收窄，或是否呈现新的结构性分化