艾滋病病毒感染率，女性（15-24岁的百分比）

Prevalence of HIV, female (% ages 15-24)

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指标代码：SH.HIV.1524.FE.ZS所属主题：健康：Risk factorsHealth: Risk factors

2024最新有效年份

144最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

67%总体缺失率

指标解释

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

Prevalence of HIV, female is the percentage of females who are infected with HIV. Youth rates are as a percentage of the relevant age group.

可供参考的中文翻译：女性艾滋病病毒感染率是指感染艾滋病病毒的女性所占的百分比。青少年比例是有关年龄组的百分比。

数据口径与风险提示

本指标统计女性15-24岁年龄组中感染HIV的比例，反映的是流行率而非新发感染率
世界银行该数据主要来源于各国卫生部门报告、流行病学调查和模型估算，不同国家数据质量和更新频率存在差异
女性感染率受生理脆弱性、社会经济地位、性别暴力、检测可及性等多重因素影响，单一指标难以全面反映感染风险结构
部分发展中国家因监测能力有限，报告的感染率可能存在低估
该比例指标反映的是分子（感染人数）与分母（同龄女性人口）的比值，不宜直接用于评估绝对感染规模
跨时期比较需注意人口年龄结构变化和检测覆盖率提升可能导致数据波动
由于数据来源为比例而非绝对数，在进行跨国比较时需结合总人口规模综合考量

中国趋势

趋势解读

暂无中国在该指标上的公开报告数据，无法提供趋势分析。中国艾滋病防治工作在不同阶段受到检测覆盖面、报告体系完善程度等因素影响，相关统计数据可能通过其他渠道独立发布。

本指标缺乏中国历史数据，不建议使用本指标进行中国相关的时间序列分析
如需分析中国女性青少年艾滋病感染情况，应参考国家卫健委等权威机构发布的专项数据

全球趋势

趋势解读

全球15-24岁女性艾滋病病毒感染率自1990年以来呈稳中有降态势。1990年代该比例从0.3%逐步攀升，1995-2002年间维持在0.6%的高位平台期，此后持续回落，至2024年已降至0.3%，与1990年水平相当。整体变化幅度为-0.1个百分点，较期初基本持平。该趋势可能反映了过去三十年间全球艾滋病防治工作的阶段性进展，包括抗逆转录病毒治疗的推广和预防干预措施覆盖面扩大，但各区域进展并不均衡，高负担地区仍面临严峻挑战。

1990年全球该年龄段女性HIV感染率为0.3%，此后逐步攀升
1995-2002年间全球该指标维持在0.6%的峰值水平
2003年起开始持续下降
2010年后稳定在0.4-0.5%区间
2022年起降至0.3%，与1990年水平持平
1990年至2024年整体变化幅度为-0.1个百分点
期末值与期初值之比为1.0倍，反映整体基本持平
世界平均值受到高负担地区（如撒哈拉以南非洲）不成比例的影响，可能掩盖其他区域差异

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	-	2.0x	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。
2000-2009	-	0.8x	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。
2010-2019	-	0.8x	全球该指标继续下降至期初值的0.8倍，累计下降约20%，下降速度较前一个十年略有加快，可能反映预防干预措施覆盖面扩大和青年群体健康意识提升的共同作用。
2020-2029	-	0.7x	当前十年数据显示全球该指标进一步降至期初值的0.75倍，下降约25%，下降趋势有所加速，但数据截至2024年，完整十年期趋势尚待观察。

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	South Africa 南非	ZAF	9.40
2	Eswatini 斯威士兰	SWZ	7.30
3	Mozambique 莫桑比克	MOZ	6.10
4	Lesotho 莱索托	LSO	5.70
5	Botswana 博茨瓦纳	BWA	5.10
6	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	3.70
7	Zambia 赞比亚	ZMB	3.60
8	Namibia 纳米比亚	NAM	3.40
9	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	2.60
10	Malawi 马拉维	MWI	2.40
11	Uganda 乌干达	UGA	2.10
12	Gabon 加蓬	GAB	1.40
13	Kenya 肯尼亚	KEN	1.40
14	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	1.40
15	Angola 安哥拉	AGO	1.00
16	Central African Republic 中非共和国	CAF	1.00
17	Ghana 加纳	GHA	0.90
18	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.90
19	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.80
20	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.80
21	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.80
22	Rwanda 卢旺达	RWA	0.80
23	Togo 多哥	TGO	0.80
24	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.70
25	Guinea 几内亚	GIN	0.70
26	Haiti 海地	HTI	0.70
27	South Sudan 南苏丹	SSD	0.70
28	Suriname 苏里南	SUR	0.60
29	Chad 乍得	TCD	0.50
30	Liberia 利比里亚	LBR	0.50
31	Djibouti 吉布提	DJI	0.40
32	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.40
33	Fiji 斐济	FJI	0.40
34	Guyana 圭亚那	GUY	0.40
35	Jamaica 牙买加	JAM	0.40
36	Mali 马里	MLI	0.40
37	Myanmar 缅甸	MMR	0.40
38	Nigeria 尼日利亚	NGA	0.40
39	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.30
40	Belize 伯利兹	BLZ	0.30
41	Benin 贝宁	BEN	0.30
42	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.30
43	Burundi 布隆迪	BDI	0.30
44	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	0.30
45	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	0.30
46	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.30
47	Panama 巴拿马	PAN	0.30
48	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.30
49	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.20
50	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.20
51	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.20
52	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.20
53	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.20
54	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.20
55	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.20
56	Thailand 泰国	THA	0.20
57	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.20
58	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.10
59	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.10
60	Algeria 阿尔及利亚	DZA	0.10
61	Argentina 阿根廷	ARG	0.10
62	Armenia 亚美尼亚	ARM	0.10
63	Australia 澳大利亚	AUS	0.10
64	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.10
65	Bahrain 巴林	BHR	0.10
66	Bangladesh 孟加拉国	BGD	0.10
67	Bhutan 不丹	BTN	0.10
68	Bolivia 玻利维亚	BOL	0.10
69	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.10
70	Chile 智利	CHL	0.10
71	Colombia 哥伦比亚	COL	0.10
72	Comoros 科摩罗	COM	0.10
73	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.10
74	Croatia 克罗地亚	HRV	0.10
75	Cuba 古巴	CUB	0.10
76	Denmark 丹麦	DNK	0.10
77	Dominica 多米尼克	DMA	0.10
78	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.10
79	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	0.10
80	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.10
81	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.10
82	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.10
83	Greece 希腊	GRC	0.10
84	Guatemala 危地马拉	GTM	0.10
85	Honduras 洪都拉斯	HND	0.10
86	Iceland 冰岛	ISL	0.10
87	Indonesia 印度尼西亚	IDN	0.10
88	Iraq 伊拉克	IRQ	0.10
89	Ireland 爱尔兰	IRL	0.10
90	Italy 意大利	ITA	0.10
91	Jordan 约旦	JOR	0.10
92	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.10
93	Kuwait 科威特	KWT	0.10
94	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.10
95	Lao PDR 老挝	LAO	0.10
96	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.10
97	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.10
98	Libya 利比亚	LBY	0.10
99	Lithuania 立陶宛	LTU	0.10
100	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.10
101	Malaysia 马来西亚	MYS	0.10
102	Maldives 马尔代夫	MDV	0.10
103	Malta 马耳他	MLT	0.10
104	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.10
105	Mexico 墨西哥	MEX	0.10
106	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.10
107	Mongolia 蒙古	MNG	0.10
108	Montenegro 黑山	MNE	0.10
109	Morocco 摩洛哥	MAR	0.10
110	Nepal 尼泊尔	NPL	0.10
111	New Zealand 新西兰	NZL	0.10
112	Niger 尼日尔	NER	0.10
113	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.10
114	Norway 挪威	NOR	0.10
115	Oman 阿曼	OMN	0.10
116	Pakistan 巴基斯坦	PAK	0.10
117	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.10
118	Peru 秘鲁	PER	0.10
119	Philippines 菲律宾	PHL	0.10
120	Portugal 葡萄牙	PRT	0.10
121	Qatar 卡塔尔	QAT	0.10
122	Romania 罗马尼亚	ROU	0.10
123	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.10
124	Senegal 塞内加尔	SEN	0.10
125	Serbia 塞尔维亚	SRB	0.10
126	Singapore 新加坡	SGP	0.10
127	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	0.10
128	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.10
129	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.10
130	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.10
131	Spain 西班牙	ESP	0.10
132	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.10
133	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	0.10
134	Sudan 苏丹	SDN	0.10
135	Switzerland 瑞士	CHE	0.10
136	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	0.10
137	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.10
138	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.10
139	Tunisia 突尼斯	TUN	0.10
140	Tuvalu 图瓦卢	TUV	0.10
141	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	0.10
142	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.10
143	Viet Nam 越南	VNM	0.10
144	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.10

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该比例越高表示该年龄段女性中感染HIV的比例越大，反映该群体面临较高的艾滋病流行风险，需加强预防干预和检测服务

数值较低通常意味着什么

该比例越低表示该年龄段女性中感染HIV的比例越小，反映该群体面临较低的艾滋病流行风险或防治工作取得积极成效

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该指标为流行率而非新发感染率，数值高低受死亡率、治疗覆盖率等因素综合影响
比例指标无法反映感染人数的绝对规模，低比例国家可能因人口基数大而实际感染人数较多
不同国家检测覆盖率和报告质量存在差异，影响跨国可比性
该指标区分男女，但未区分其他重要社会人口学特征（如城乡、教育水平、收入层次）
由于数据缺失，无法直接用于分析中国在该领域的情况

使用建议

分析中国情况时建议参考国家卫健委发布的艾滋病防治报告
跨国比较时建议结合各国人口规模和流行病学背景
研究影响因素时应同时纳入HIV总感染率、新发感染率、抗病毒治疗覆盖率等指标进行综合分析
注意区分流行率与发病率的统计口径差异
进行长期趋势分析时应关注统计方法和数据来源是否发生变化

常见错误用法

错误做法：直接引用本指标声称“中国艾滋病感染率很低”，因为中国在该指标上缺乏数据

正确做法：明确说明本指标暂无中国数据，分析中国情况需参考其他权威来源

缺乏数据不等于数据为零或很低，混淆会导致严重误导

错误做法：将全球感染率下降简单归因于疫情得到控制，忽略死亡率下降因素的影响

正确做法：综合考虑新发感染减少和治疗覆盖率提升对流行率的共同影响

流行率分子受感染人数和存活人数双重影响，单一归因容易产生偏差

错误做法：使用该比例指标直接比较不同国家的绝对感染人数规模

正确做法：结合各国15-24岁女性人口总数计算绝对人数后再进行比较

比例相同而人口规模不同的情况下，绝对感染人数可能差异很大

错误做法：将本指标理解为“新发感染率”，用于评估近期防治效果

正确做法：应使用新发感染相关指标评估近期感染风险

流行率反映的是累计感染后仍存活人群的比例，不宜直接用于评估短期防治效果

实际应用场景

性别维度下的HIV流行差异研究：分析不同区域女性青年HIV感染率与总人口感染率的比率差异，探讨性别脆弱性的结构性因素被解释变量或分组变量可将本指标与总感染率指标配对使用，计算女性相对风险系数，控制总人口规模后进行跨国回归分析
抗逆转录病毒治疗覆盖率与流行率关系研究：研究抗病毒治疗覆盖率提升对不同地区HIV流行率变化趋势的影响结果变量收集各国ART覆盖率数据，使用面板数据模型分析治疗覆盖率变化对女性青年感染率的滞后影响，注意控制经济发展水平和卫生系统能力
卫生资源投入与HIV防治效果关系研究：分析人均卫生支出或艾滋病防治专项预算与感染率变化的关系解释变量或控制变量将本指标作为被解释变量，纳入人均GDP、教育水平、性别平等指数等控制变量进行多元回归，注意内生性问题
全球HIV流行趋势的稳健性检验：使用多种HIV相关指标综合评估全球防治进展稳健性检验变量将本指标与新发感染率、ART覆盖率、HIV相关死亡等指标一起纳入分析框架，检验结论是否对指标选择敏感