存活至65岁的女性（占同层人群比例）

Survival to age 65, female (% of cohort)

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指标代码：SP.DYN.TO65.FE.ZS所属主题：健康：MortalityHealth: Mortality

2024最新有效年份

194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

Survival to age 65 refers to the percentage of a cohort of newborn infants that would survive to age 65, if subject to age specific mortality rates of the specified year.

可供参考的中文翻译：存活至65岁的人口所占比例即按照当前特定年龄组死亡率计算得出的同层新生婴儿中能够存活至65岁的人口比例。

数据口径与风险提示

该指标反映的是按照当年年龄别死亡率计算的假设队列存活比例，并非对实际出生人群的纵向追踪结果。
指标仅涵盖新生儿群体向65岁的存活路径，未反映65岁以后的存活状况。
不同国家或地区的年龄别死亡率数据质量可能存在差异，尤其在医疗登记体系不完善的国家。
该指标不区分死因结构，无法直接用于推断特定疾病或风险因素的贡献。
跨国比较时需注意人口结构差异，高龄人口比例较高的国家可能在指标表现上有所不同。
中国的数据在1960年代存在较大不确定性，早期数据点可能受统计口径和历史记录完整性影响。
该指标与世界银行其他健康预期寿命指标不同，不可直接等同于"健康存活"概念。

中国趋势

趋势解读

中国女性存活至65岁的比例在1960年约为23.5%，到2024年已提升至约90.4%，增长幅度极为显著。整个观测期内呈现持续单调上升趋势，表明女性人口在生命早期的存活条件得到系统性改善。1990年代以前提升速度尤为突出，此后增速逐步放缓并趋于平缓，2022年达到峰值约90.6%后略有小幅回落。中国从极低基数起步实现了追赶型增长，目前已进入高位平台期。

1960年数值约为23.5%，为该指标序列最低点。
2024年数值约为90.4%，为近三年可观测的最新数据。
2022年达到峰值约90.6%，为历史最高。
从1960年到2024年，数值增长约66.8个百分点。
最新数值与起始数值的比值约为3.8倍。
2020年后数值在90.4%至90.6%之间小幅波动。
数值已处于高位，后续提升空间有限，小幅波动可能受数据修订影响。
1960年代早期数据可能存在统计口径或记录完整性方面的局限。

全球趋势

趋势解读

全球女性存活至65岁的比例从1960年的约51.4%逐步提升至2024年的约82.5%，整体呈持续上升趋势。相较于中国，世界平均的起始基数显著更高，提升路径更为平缓匀称，尚未进入明显的平台期。2008年金融危机后和新冠疫情期间均出现过短暂波动，但整体恢复态势稳健。该指标反映的是全球各年龄段女性死亡风险的系统性降低进程。

1960年数值约为51.4%。
2024年数值约为82.5%，为该序列的最新记录。
2024年数值为历史最高。
从1960年到2024年，数值增长约31.1个百分点。
最新数值与起始数值的比值约为1.6倍。
2020年出现明显下降约80.7%，2021年进一步降至约78.4%，随后恢复。
全球平均掩盖了不同发展水平国家之间的巨大差异。
2020-2021年的下降可能与新冠疫情导致的超额死亡有关，但数据修订存在滞后。

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	2.3x	1.2x	中国该时期增长倍数约为2.3倍，远超全球同期约1.2倍的增幅，可能主要源于死亡率从极高基线快速下降的追赶效应，而全球增长则反映各地区稳步改善的平均水平。两者倍数的悬殊差距更多体现基数差异而非增长质量的差异。
1970-1979	1.2x	1.1x	中国增长倍数约为1.2倍，全球约为1.1倍，差距较前一个十年显著收窄，可能意味着中国已度过了最快速的追赶阶段，死亡率下降的边际难度开始上升；全球则维持相对稳定的增长节奏。
1980-1989	1.1x	1.1x	中国增长倍数约为1.10倍，全球约为1.06倍，增速进一步趋同，中国在高位基数上的提升空间逐渐受限，而全球平均仍在中位数区间保有更大的改善余地。
1990-1999	1.1x	1.0x	中国增长倍数约为1.08倍，全球约为1.04倍，双方增速继续放缓且差距进一步收窄，可能反映中国女性存活率已接近部分发达国家水平，边际提升成本上升。
2000-2009	1.1x	1.1x	中国增长倍数约为1.05倍，全球约为1.05倍，两者在该十年首次出现几乎相等的阶段增长，可能意味着中国的快速追赶期基本结束，与全球平均进入了大致同步的提升轨道。
2010-2019	1.0x	1.0x	中国增长倍数约为1.03倍，全球约为1.03倍，双方增速几乎完全同步，均处于高位增长趋缓的平台期，后续提升空间已非常有限。
2020-2029	1.0x	1.0x	中国增长倍数约为1.00倍（几乎无变化），全球约为1.02倍，中国可能已触及该指标的理论上限，而全球仍有微量增长空间；中国数值的轻微下降可能反映数据修订或特殊时期影响，需结合相关变量验证。

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。

排名	国家	代码	数值
1	Monaco 摩纳哥	MCO	96.6
2	Korea, Rep. 韩国	KOR	96.2
3	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	96.1
4	Andorra 安道尔	AND	95.2
5	San Marino 圣马力诺	SMR	95.1
6	Japan 日本	JPN	94.9
7	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	94.6
8	Switzerland 瑞士	CHE	94.6
9	Singapore 新加坡	SGP	94.6
10	Spain 西班牙	ESP	94.5
11	Italy 意大利	ITA	94.5
12	Kuwait 科威特	KWT	94.2
13	Sweden 瑞典	SWE	94.2
14	Maldives 马尔代夫	MDV	94.0
15	Greece 希腊	GRC	94.0
16	Norway 挪威	NOR	93.9
17	Cyprus 塞浦路斯	CYP	93.9
18	Iceland 冰岛	ISL	93.9
19	Australia 澳大利亚	AUS	93.9
20	Portugal 葡萄牙	PRT	93.8
21	Israel 以色列	ISR	93.6
22	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	93.5
23	Ireland 爱尔兰	IRL	93.4
24	Qatar 卡塔尔	QAT	93.4
25	Finland 芬兰	FIN	93.4
26	Malta 马耳他	MLT	93.3
27	Austria 奥地利	AUT	93.2
28	France 法国	FRA	93.0
29	Luxembourg 卢森堡	LUX	92.6
30	Denmark 丹麦	DNK	92.5
31	Canada 加拿大	CAN	92.5
32	Netherlands 荷兰	NLD	92.4
33	Belgium 比利时	BEL	92.4
34	Germany 德国	DEU	92.4
35	New Zealand 新西兰	NZL	92.2
36	Czechia 捷克	CZE	92.2
37	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	91.9
38	Oman 阿曼	OMN	91.7
39	Croatia 克罗地亚	HRV	91.7
40	United Kingdom 英国	GBR	91.6
41	Estonia 爱沙尼亚	EST	91.5
42	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	91.0
43	Kosovo 科索沃	XKX	90.9
44	Bahrain 巴林	BHR	90.8
45	Chile 智利	CHL	90.8
46	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	90.7
47	Poland 波兰	POL	90.6
48	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	90.6
49	Turkiye 土耳其	TUR	90.5
50	China 中国	CHN	90.4
51	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	90.3
52	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	90.2
53	Jordan 约旦	JOR	90.1
54	Tunisia 突尼斯	TUN	90.1
55	Panama 巴拿马	PAN	89.9
56	Cabo Verde 佛得角	CPV	89.9
57	North Macedonia 北马其顿	MKD	89.8
58	Armenia 亚美尼亚	ARM	89.7
59	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	89.6
60	Lebanon 黎巴嫩	LBN	89.6
61	Montenegro 黑山	MNE	89.2
62	Colombia 哥伦比亚	COL	89.2
63	Serbia 塞尔维亚	SRB	88.5
64	Lithuania 立陶宛	LTU	88.4
65	United States 美国	USA	88.4
66	Romania 罗马尼亚	ROU	88.3
67	Uruguay 乌拉圭	URY	88.2
68	Cuba 古巴	CUB	88.2
69	Latvia 拉脱维亚	LVA	88.1
70	Georgia 格鲁吉亚	GEO	88.0
71	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	87.9
72	Hungary 匈牙利	HUN	87.9
73	Viet Nam 越南	VNM	87.7
74	Bulgaria 保加利亚	BGR	87.6
75	Belarus 白俄罗斯	BLR	87.5
76	Algeria 阿尔及利亚	DZA	87.5
77	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	87.2
78	Malaysia 马来西亚	MYS	87.1
79	Barbados 巴巴多斯	BRB	87.1
80	Morocco 摩洛哥	MAR	87.0
81	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	86.9
82	Ukraine 乌克兰	UKR	86.9
83	Argentina 阿根廷	ARG	86.9
84	Thailand 泰国	THA	86.8
85	Brazil 巴西	BRA	86.5
86	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	86.3
87	Peru 秘鲁	PER	86.0
88	Russian Federation 俄罗斯	RUS	85.9
89	Brunei Darussalam 文莱	BRN	85.3
90	Mauritius 毛里求斯	MUS	84.9
91	Mexico 墨西哥	MEX	84.7
92	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	84.6
93	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	84.5
94	Seychelles 塞舌尔	SYC	84.1
95	Paraguay 巴拉圭	PRY	84.0
96	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	83.9
97	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	83.7
98	Dominica 多米尼克	DMA	83.7
99	Bhutan 不丹	BTN	83.5
100	Mongolia 蒙古	MNG	83.5
101	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	83.4
102	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	83.3
103	Belize 伯利兹	BLZ	83.3
104	Grenada 格林纳达	GRD	83.2
105	Tonga 汤加	TON	83.0
106	Bangladesh 孟加拉国	BGD	83.0
107	Bahamas, The 巴哈马	BHS	82.8
108	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	82.8
109	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	82.7
110	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	82.7
111	Honduras 洪都拉斯	HND	82.5
112	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	82.3
113	Suriname 苏里南	SUR	82.1
114	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	81.8
115	Moldova 摩尔多瓦	MDA	81.8
116	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	81.8
117	Iraq 伊拉克	IRQ	81.7
118	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	81.3
119	Guatemala 危地马拉	GTM	80.5
120	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	80.3
121	Jamaica 牙买加	JAM	80.2
122	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	79.8
123	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	79.6
124	Cambodia 柬埔寨	KHM	79.4
125	India 印度	IND	79.1
126	Philippines 菲律宾	PHL	78.8
127	Indonesia 印度尼西亚	IDN	78.7
128	Samoa 萨摩亚	WSM	78.6
129	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	78.5
130	Nepal 尼泊尔	NPL	77.8
131	Libya 利比亚	LBY	77.6
132	Yemen, Rep. 也门	YEM	77.5
133	Senegal 塞内加尔	SEN	77.5
134	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	77.4
135	Lao PDR 老挝	LAO	77.3
136	Guyana 圭亚那	GUY	77.1
137	Pakistan 巴基斯坦	PAK	76.3
138	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	76.1
139	Palau 帕劳	PLW	75.7
140	Bolivia 玻利维亚	BOL	75.4
141	Eritrea 厄立特里亚	ERI	75.4
142	Botswana 博茨瓦纳	BWA	75.3
143	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	75.2
144	Myanmar 缅甸	MMR	75.1
145	Gabon 加蓬	GAB	74.9
146	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	74.3
147	Sudan 苏丹	SDN	74.3
148	Timor-Leste 东帝汶	TLS	74.0
149	Malawi 马拉维	MWI	73.8
150	Zambia 赞比亚	ZMB	73.8
151	Rwanda 卢旺达	RWA	73.1
152	Namibia 纳米比亚	NAM	73.0
153	Comoros 科摩罗	COM	73.0
154	Tuvalu 图瓦卢	TUV	72.9
155	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	72.2
156	Djibouti 吉布提	DJI	72.2
157	Haiti 海地	HTI	72.1
158	Kiribati 基里巴斯	KIR	71.7
159	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	71.1
160	Afghanistan 阿富汗	AFG	70.8
161	Uganda 乌干达	UGA	70.8
162	Ghana 加纳	GHA	70.6
163	Mozambique 莫桑比克	MOZ	70.3
164	Gambia, The 冈比亚	GMB	70.0
165	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	69.7
166	Fiji 斐济	FJI	69.6
167	Angola 安哥拉	AGO	69.6
168	Cameroon 喀麦隆	CMR	68.3
169	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	68.3
170	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	68.2
171	South Africa 南非	ZAF	67.7
172	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	67.1
173	Madagascar 马达加斯加	MDG	67.1
174	Burundi 布隆迪	BDI	66.7
175	Niger 尼日尔	NER	65.5
176	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	65.4
177	Eswatini 斯威士兰	SWZ	65.4
178	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	65.3
179	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	64.9
180	Mali 马里	MLI	63.5
181	Togo 多哥	TGO	63.4
182	Liberia 利比里亚	LBR	62.2
183	Guinea 几内亚	GIN	62.0
184	Kenya 肯尼亚	KEN	61.9
185	Benin 贝宁	BEN	61.8
186	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	61.5
187	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	61.2
188	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	60.8
189	South Sudan 南苏丹	SSD	59.9
190	Nauru 瑙鲁	NRU	59.5
191	Chad 乍得	TCD	53.1
192	Central African Republic 中非共和国	CAF	52.9
193	Lesotho 莱索托	LSO	51.3
194	Nigeria 尼日利亚	NGA	49.1

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该比例越高，说明在给定年份的年龄别女性死亡率下，能够存活至65岁的新生女婴比例越大，反映该国或该地区女性人口生命早期的存活条件越好、公共卫生和医疗保障水平越高。

数值较低通常意味着什么

该比例越低，说明女性在65岁以前面临的死亡风险越高，可能反映出医疗卫生条件较差、营养状况欠佳、妇幼保健覆盖不足或传染病风险较高等问题。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为理论假设值，不代表对实际出生队列的追踪结果。
不区分死因，无法直接识别导致死亡的风险因素或疾病谱差异。
不反映65岁以后的存活或健康状况，与"健康预期寿命"不同。
跨国比较时需考虑统计体系完善程度的差异，部分国家数据可能存在低估或口径不一致。
该比例的提升存在自然上限，当数值超过95%后进一步提升的意义需结合其他指标综合解读。
中国1960年代数据可能受历史统计条件限制，早期序列的精确度需审慎评估。

使用建议

在研究女性健康水平时应优先使用该指标作为基础性描述统计。
进行跨国比较时应结合女性出生时预期寿命（SP.DYN.LE00.FE.IN）以获得更完整的视角。
分析长期趋势时可结合婴幼儿死亡率（SP.DYN.IMRT.FE.IN）来理解生命早期死亡风险的结构性变化。
评估公共卫生政策效果时，建议同时考察30-70岁因慢性病导致的死亡比例（SH.DYN.NCOM.FE.ZS）以识别存活率背后的死因构成。
研究地区差异时可使用该指标与其他社会经济指标（如女性识字率、医疗支出）进行关联分析。
解读高位数值时应结合同期男性存活率（SP.DYN.TO65.MA.ZS）判断性别差异的变化趋势。

常见错误用法

错误做法：直接将该比例的排名高低作为国家或地区"女性健康水平"优劣的排序依据。

正确做法：应将该指标与其他健康指标（如女性出生时预期寿命、孕产妇死亡率等）结合使用，综合评估女性健康水平。

单一指标无法覆盖健康的所有维度，高排名可能仅反映特定死因结构的差异，而非整体健康状况的全貌。排名本身是描述性结果，不具有规范性意义。

错误做法：将中国从23.5%提升至90.4%的变化简单解释为"改革开放政策成效"或"医疗水平飞跃"等单一因果归因。

正确做法：应结合具体历史时期和相关变量进行审慎分析，识别可能的影响因素并通过实证方法验证。

存活率提升是多种因素共同作用的结果，包括营养改善、公共卫生体系扩展、妇女教育水平提高、医疗技术进步等多个维度的贡献，不宜将其简单归因于某一项政策或事件。

错误做法：将该指标与"女性预期寿命"或"健康预期寿命"混用，认为两者反映相同的健康水平。

正确做法：应明确区分：存活至65岁比例反映的是65岁前的死亡风险，预期寿命反映的是出生时的平均存活年限，两者在概念和计算方法上均有本质区别。

预期寿命涵盖全生命周期，而该指标仅截取至65岁这一关键节点，无法反映65岁以后的存活质量和健康状况。

错误做法：在分析中使用该指标研究65岁以上老年女性的长期护理需求或养老保障问题。

正确做法：若需研究老年女性保障问题，应使用反映老年阶段存活率和健康状况的专项指标，并结合养老服务覆盖率等相关变量。

该指标衡量的是新生儿向65岁的存活路径，不包含65岁以后阶段的任何信息，用其推断老年护理需求属于指标适用范围误用。

实际应用场景

中国女性健康水平的长期追赶与收敛研究：研究中国女性存活至65岁比例从极低水平向全球高水平收敛的历史进程及其驱动因素。被解释变量可作为被解释变量，考察经济增长、医疗投入、女性教育等因素对其变化的解释力度；注意控制基数效应，建议使用对数模型或分段回归处理非线性路径。
全球不同发展水平国家女性存活率的性别差距演变：比较男性与女性存活至65岁比例的差异在不同收入组国家中的变化趋势。比较变量结合男性存活率（SP.DYN.TO65.MA.ZS）计算性别差距指数，分析差距扩大或缩小的结构性原因，可作为分组回归或面板固定效应模型的分组变量。
婴幼儿死亡率下降对女性存活至65岁比例的贡献分析：验证生命早期死亡风险的降低在多大程度上解释了成年女性存活率的提升。机制变量婴幼儿死亡率（SP.DYN.IMRT.FE.IN）可作为中介变量，通过中介效应模型（如三步法或Bootstrap方法）检验其在解释存活率提升中的传导机制。
空气污染对女性存活至65岁比例影响的稳健性检验：在已有健康回报研究的基础上，使用该指标作为健康结果的替代变量进行稳健性检验。稳健性检验将空气污染死亡率（SH.STA.AIRP.FE.P5）与存活率指标替换使用，检验原有结论在不同健康测量口径下是否保持一致，提高研究结论的可信度。
中国女性存活率高位平台期的结构分析：分析中国女性存活至65岁比例在90%以上高位区间波动背后的结构性因素。被解释变量在高位平台期，可将指标作为因变量，重点考察死因结构变化（慢性病死亡比例、意外伤害等）对残余变异率的解释，同时结合男性同指标数据进行敏感性分析。