死亡率,成年人,男性(每千名男性)

Mortality rate, adult, male (per 1,000 male adults)

下载数据

指标代码:SP.DYN.AMRT.MA所属主题:健康:MortalityHealth: Mortality

2024最新有效年份
171最新年份有值国家
265历史上有数据经济体
2%总体缺失率

指标解释

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

Adult mortality rate, male, is the probability of dying between the ages of 15 and 60--that is, the probability of a 15-year-old male dying before reaching age 60, if subject to age-specific mortality rates of the specified year between those ages.

可供参考的中文翻译:成年男性死亡率是指15至60岁之间的死亡概率,即在特定年份分年龄死亡率的条件下,一名15岁男性在活到60岁之前死亡的概率。

数据口径与风险提示

  • 该指标反映的是15-60岁期间的累积死亡风险,并非某一具体年龄的瞬时死亡率
  • 死亡率受年龄结构影响,大国老年人口占比上升可能掩盖部分改善效果
  • 该指标基于分年龄死亡率表推算,不同国家数据质量和方法可能存在差异
  • 该指标仅涵盖15-60岁年龄段,不能反映60岁以后的死亡风险
  • 跨国比较时需考虑医疗体系差异、统计口径差异和社会经济条件差异
  • 该指标不区分死因,无法直接反映特定疾病的死亡贡献
  • 该指标为概率值而非实际死亡人数,不能直接用于估算死亡规模
  • 数据可能因各国人口登记系统完善程度不同而存在低估风险

中国趋势

趋势解读

中国成年男性死亡率在过去六十年间呈现持续且显著的单边下降趋势。从1960年的约598‰降至2024年的约111‰,降幅超过80%,在数值上接近全球期初水平。这一趋势表明中国男性在15-60岁期间的生存条件实现了历史性改善,可能与医疗卫生条件提升、疾病防控能力增强、生活方式改变以及社会保障体系完善等因素有关。然而需要注意的是,死亡率下降的速度并非匀速推进,1960年代初期降幅最为剧烈,此后下降曲线的斜率逐渐趋缓,近年来已趋于平台期,这在一定程度上符合边际改善效应递减的规律。

  • 1960年基准值为598.094‰,为历史最高点
  • 2024年最新值为111.022‰,较2023年微升约3.16‰
  • 2022年曾达到历史最低值107.752‰
  • 从1960年到2024年累计下降487.072个千分点
  • 近期(2023至2024年)变化幅度为+1.866‰
  • 该指标下降主要反映15-60岁累积死亡风险降低,而非单一死因的改善
  • 近年来下降幅度趋于平缓,可能与已达到较低水平后的边际改善空间收窄有关
  • 2020至2024年间出现小幅波动,2020年曾短暂回升至112.888‰,可能受多种短期因素影响

全球趋势

趋势解读

全球成年男性死亡率从1960年的约386‰逐步下降至2024年的约176‰,累计下降幅度约为210个千分点,降幅约为期初水平的54%。与大多数发展中国家相似,全球死亡率也经历了持续改善过程,但下降速度相对中国更为平缓。从长期趋势看,全球死亡率在1960年代初期同样经历了较快的下降,但此后各阶段的改善幅度较为均匀,未出现像中国那样在早期阶段的大幅跃升。这一对比反映出发达国家与发展中国家在全球健康改善进程中可能处于不同阶段,基数效应对相对变化幅度有重要影响。

  • 1960年基准值为385.989‰,为历史最高点
  • 2024年最新值为175.973‰
  • 2023年曾达到历史最低值172.702‰
  • 从1960年到2024年累计下降210.016个千分点
  • 近期(2023至2024年)变化幅度为+3.271‰
  • 2021年曾出现明显异常波动,回升至205.664‰
  • 全球数据为各成员国的加权平均,区域异质性可能被掩盖
  • 不同国家的统计质量和数据可得性存在显著差异,可能影响聚合结果的稳健性

每十年变化摘要

十年区间中国变化世界变化提示
1960-19690.6x0.8x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。
1970-19790.8x0.9x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。
1980-19890.8x0.9x该阶段中国比值为0.813,全球比值为0.885,差距进一步收窄至约7个百分点。随着死亡率基数降低,每取得相同幅度的绝对改善所需的相对努力增加,两者的分母差异(CHN期初约190‰、WLD约236‰)与分子差异的协同变化使比值趋同。
1990-19990.8x0.9x该阶段中国比值为0.792,全球比值为0.938,出现阶段性的反向走势。中国该阶段改善幅度扩大,而全球改善速度放缓,这种分化可能与不同发展阶段面临的健康挑战类型不同有关,提示边际改善难度在低基数阶段出现分化。
2000-20090.9x0.9x该阶段中国比值为0.876,全球比值为0.904,两国别改善幅度趋于接近,中国在相对改善速度上首次与全球基本持平,可能意味着中国已进入低死亡率平台期,边际改善难度加大,而全球则受益于更多发展中国家的健康追赶进程。
2010-20190.9x0.9x该阶段中国比值为0.867,全球比值为0.895,两者改善幅度相近但均呈小幅放缓。死亡率基数已降至较低水平,每下降一个千分点都需要更高的医疗卫生投入和更精准的健康干预,比值改善空间进一步收窄。
2020-20291.0x1.0x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。

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
1Lesotho
莱索托
LSO464.1
2Central African Republic
中非共和国
CAF390.4
3Nauru
瑙鲁
NRU383.5
4Chad
乍得
TCD378.0
5Zimbabwe
津巴布韦
ZWE361.9
6South Sudan
南苏丹
SSD355.0
7Nigeria
尼日利亚
NGA354.9
8South Africa
南非
ZAF353.7
9Kenya
肯尼亚
KEN353.4
10Eswatini
斯威士兰
SWZ347.0
11Somalia, Fed. Rep.
索马里
SOM323.9
12Cote d'Ivoire
科特迪瓦
CIV318.0
13Mozambique
莫桑比克
MOZ312.6
14Tuvalu
图瓦卢
TUV310.3
15Micronesia, Fed. Sts.
密克罗尼西亚
FSM307.4
16Namibia
纳米比亚
NAM302.2
17Russian Federation
俄罗斯
RUS294.2
18Benin
贝宁
BEN287.5
19Liberia
利比里亚
LBR286.6
20Congo, Dem. Rep.
刚果(金)
COD285.0

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

成年男性死亡率越高,表示15-60岁期间的累积死亡风险越大,意味着该人群在中年阶段面临更大的生存威胁,健康保障水平相对较低。

数值较低通常意味着什么

成年男性死亡率越低,表示15-60岁期间的累积死亡风险越小,意味着该人群在中年阶段的生存条件较好,医疗卫生条件和社会经济水平相对较高。

鍙e緞闄愬埗

  • 该指标为概率值,不能直接等同于实际死亡人数,不能用于估算绝对死亡规模
  • 该指标不区分具体死因,无法识别导致死亡的主要疾病类型
  • 该指标仅覆盖15-60岁年龄段,不能反映60岁以后的老年死亡风险
  • 跨国比较时,不同国家的统计口径、数据质量和报告完整性存在差异
  • 该指标为现时死亡率,无法反映死亡率的世代差异和队列效应
  • 该指标基于生命表推算,模型假设可能与实际死亡模式存在偏差
  • 该指标不能反映与死亡相关的社会经济决定因素
  • 该指标无法区分慢性病早逝与意外伤害等不同性质的死亡

使用建议

  • 使用该指标时,应结合具体研究目的,关注时间段和政策背景的匹配性
  • 比较不同国家或区域时,应优先使用标准化后的死亡率以消除年龄结构差异
  • 结合死因别死亡率指标,可更全面理解死亡风险的结构性来源
  • 将该指标与出生时预期寿命、婴儿死亡率等指标联合使用,可多维度评估人群健康水平
  • 在进行时间序列分析时,应关注数据质量和统计口径的一致性
  • 将该指标与医疗资源可及性、健康行为指标联用,可更深入理解健康改善机制
  • 关注该指标与相关社会经济指标的关联,但不宜直接建立因果关系
  • 在解读跨国排名时,应考虑统计体系差异,避免简单的优劣判断

常见错误用法

错误做法:直接将该指标数值等同于每年实际死亡的男性人数

正确做法:将该指标理解为15岁男性在60岁前死亡的概率(千分比),而非绝对死亡计数

该指标为概率值而非死亡人数,直接用于估算死亡规模会导致数量级的错误,需要结合人口基数才能推算实际死亡人数

错误做法:将中国与全球排名高低直接解读为健康水平的优劣排序

正确做法:结合社会发展阶段、统计体系完善程度和死因构成等背景因素综合解读

不同国家处于不同发展阶段,统计质量和数据完整性存在差异,排名仅反映当期风险水平而非综合健康绩效,不宜进行简单的优劣判断

错误做法:将死亡率下降简单归因于单一政策或医疗技术突破

正确做法:将死亡率变化置于医疗卫生、经济发展、生活方式和社会环境等多因素框架下分析

死亡率是复杂的多因素结果,单一因素难以解释长期趋势的完整变化,过度简化可能导致错误的政策推断

错误做法:混淆该指标与婴儿死亡率或老年死亡率的概念

正确做法:明确该指标仅反映15-60岁期间的死亡风险,与其他年龄段指标有本质区别

不同年龄段的死亡模式和主要风险因素差异显著,混用年龄范围不同的死亡率指标会导致研究结论的偏差

实际应用场景

  • 中国男性健康改善的长期趋势与影响因素分析:研究中国成年男性死亡率从1960年代至今持续下降的驱动因素 被解释变量 可构建面板数据模型,纳入经济增长、医疗资源配置、城市化水平等控制变量,采用固定效应或随机效应估计方法识别主要影响因素
  • 全球健康不平等的跨国比较研究:比较不同收入水平国家成年男性死亡率的收敛或发散趋势 比较变量 可按收入组别或区域分组,采用分层线性模型分析组内和组间变异,检验健康不平等随时间的变化规律
  • 医疗体系效率与成年男性健康产出的关联研究:评估不同医疗保障制度对中年男性生存风险的影响 结果变量 可利用跨国面板数据,通过工具变量或双重差分方法控制内生性,识别医疗体系改革的因果效应
  • 婚姻状态与男性健康关系的队列研究:检验婚姻状态变化对成年男性死亡率影响的稳健性 稳健性检验变量 在主要回归模型基础上加入婚姻状态变量,检验核心结论是否因遗漏该变量而产生偏误
  • 区域环境质量对呼吸系统疾病死亡风险的机制分析:验证空气污染等环境因素是否通过影响特定死因而作用于成年男性死亡率 中介机制变量 可采用中介效应分析两步法,先验证环境因素对死亡率的影响,再引入死因别死亡率指标检验作用路径

死亡率,成年人,男性(每千名男性)常见问题

成年男性死亡率是什么意思

成年男性死亡率是指15岁男性在活到60岁之前死亡的概率,用千分比表示。例如100‰意味着每1000名15岁男性中预期有100人在60岁前死亡。该指标反映的是15-60岁这一年龄段的累积死亡风险。

中国男性死亡率现在是多少

根据世界银行数据,2024年中国成年男性死亡率约为111‰,即每千名15岁男性中约有111人在60岁前死亡。该指标已从1960年的约598‰大幅下降,降幅超过80%。

为什么中国男性死亡率下降这么快

中国成年男性死亡率的快速下降可能与医疗卫生条件改善、疾病防控能力增强、生活水平提高和社会安全保障体系完善等多重因素有关。但具体贡献权重需要结合死因结构、医疗资源配置和健康行为等数据进一步验证。

全球男性死亡率最高的国家是哪些

根据最新数据,全球成年男性死亡率最高的国家主要集中在非洲南部和中部地区,如莱索托、中非共和国、尼日尔等,死亡率可超过300‰,远高于全球平均水平。

男性死亡率为什么比女性高

成年男性死亡率通常高于女性,主要与男性的风险行为模式(如吸烟、饮酒)、职业暴露(如高危行业)、生理差异(如心血管疾病易感性)以及社会文化因素(如男性不健康生活方式)有关。具体差异可参考男女死亡率指标的对比。

成年男性死亡率和预期寿命有什么关系

成年男性死亡率是推算出生时预期寿命的重要参数之一。15-60岁期间的死亡风险越高,预期寿命越短。两者呈反向关联,但预期寿命是综合各年龄段死亡率的综合指标,更直观反映人群整体生存水平。

下载数据

免费获取世界银行WDI完整数据集,包含死亡率,成年人,男性(每千名男性)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