0-4岁男性人口占男性总人口比例

Population ages 00-04, male (% of male population)

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指标代码：SP.POP.0004.MA.5Y所属主题：健康：人口：StructureHealth: Population: Structure

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

Male population between the ages 0 to 4 as a percentage of the total male population.

可供参考的中文翻译：0至4岁男性人口占男性总人口的百分比。

数据口径与风险提示

该指标为比例指标，反映特定时点的人口年龄结构，并不等同于出生率高低。比例的下降可能源于出生人数减少，也可能受到其他年龄段人口规模变化的影响。
该指标仅覆盖男性群体，性别比例差异会影响男女分别对应的指标数值，跨性别比较需使用不同指标。
跨国比较时需注意人口转型阶段的差异，非洲高比例国家与已完成转型的发达国家处于不同发展阶段，直接比较无直接政策含义。
数据可能经历历史修订，最新下载数据可能与引用文献中的历史数值存在差异。
该指标不反映0-4岁人口绝对数量，比例较低不等同于该年龄段人口规模小。
部分国家可能存在人口统计口径差异，影响数据可比性。
年度数据基于年中估计或年末人口统计，方法差异可能影响短期波动。
使用该指标分析劳动力市场时，需结合劳动参与率和实际就业数据。

中国趋势

趋势解读

中国0-4岁男性人口比例经历了持续且显著的下降过程，从1960年的约15.08%降至2024年的约3.78%，下降幅度超过11个百分点，是全球下降幅度最大的主要经济体之一。1970年代至1990年代初期下降最为剧烈，1980年代出现阶段性企稳回升后再度下行，2000年代后进入缓慢下降通道。该指标在1967年触及约17.71%的历史峰值，此后持续回落，反映了中国人口结构从高出生、高增长向低出生、低增长的历史性转型，其下降速度和绝对水平在全球范围内均处于领先地位。

1960年中国该比例约为15.08%，1967年达到峰值约17.71%，为历史最高点
1999年该比例已降至约7.24%，较峰值下降超过10个百分点
2020年约为5.88%，2024年进一步降至约3.78%，创历史新低
从1960年到2024年，比例下降了约11.30个百分点
最近10年（2014-2024）下降约3.07个百分点，近5年下降约1.49个百分点
下降速度呈现先快后慢的特征，1970年代至1990年代初下降最为迅速
比例的下降反映的是人口结构变化，不能直接推断出生政策或生育意愿的变化方向
该指标受分母（男性总人口）规模变化影响，老龄化加深会加速比例下降

全球趋势

趋势解读

全球0-4岁男性人口比例从1960年的约14.79%下降至2024年的约8.10%，累计下降约6.70个百分点，呈现持续但相对平缓的下降趋势。与中国相比，全球下降更为渐进平稳，峰值出现在1967年约15.05%，此后缓慢下行，至今未出现大幅波动。全球不同区域发展阶段差异显著，非洲国家该比例普遍较高，欧美发达国家已降至较低水平，全球均值处于中间位置反映了各区域异质性的加权效果。

1960年全球该比例约为14.79%，1967年达到峰值约15.05%
2024年全球该比例约为8.10%，为历史最低水平
从1960年到2024年，全球比例下降了约6.70个百分点
下降速度较为均匀，未出现如中国1970-1990年代那样的大幅骤降
最近10年（2014-2024）下降约0.86个百分点
2020-2024年下降约0.77个百分点，略有加速迹象
全球均值掩盖了区域内巨大差异，非洲均值约15%而发达国家不足5%
不同国家人口转型阶段不同，该比例反映的是异质性结构的平均水平

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	1.1x	1.0x	中国该比例期初期末比值约为1.12，而全球同期约为0.99，表明中国正处于出生高峰期的尾声阶段，与全球基本持平的状态形成对比，可能反映了中国人口基数和出生率波动的特殊节奏。
1970-1979	0.6x	0.9x	中国该比例期初期末比值约为0.64，远低于全球同期的约0.88，中国下降幅度显著超过全球均值约0.24倍，可能意味着中国生育率的快速下降启动时间早于全球平均水平，或受到人口统计转型加速的影响。
1980-1989	1.1x	1.0x	中国该比例期初期末比值约为1.08，而全球同期约为0.99，中国出现阶段性回升而全球继续下降，两者方向相反，可能反映了中国1980年代出生率的阶段性波动，而全球持续转型使得差异扩大。
1990-1999	0.6x	0.8x	中国该比例期初期末比值约为0.64，远低于全球同期的约0.85，下降幅度差异再次扩大，中国持续深化的人口转型与全球温和下降形成鲜明对比，可能反映了中国生育政策持续收紧的累积效应。
2000-2009	0.9x	0.9x	中国该比例期初期末比值约为0.94，与全球同期的约0.94基本持平，下降节奏趋于同步，可能意味着中国人口转型进入相对成熟阶段，生育率下降速度与全球平均水平趋于收敛。
2010-2019	0.9x	0.9x	中国该比例期初期末比值约为0.94，与全球同期的约0.92非常接近，下降节奏保持同步且差异很小，可能意味着中国与全球人口转型的阶段差异在缩小，两者的下降边际变化趋于一致。
2020-2029	0.6x	0.9x	中国该比例期初期末比值约为0.64，而全球同期约为0.91，中国下降幅度再次显著扩大，可能反映了近年出生人数急剧下降与人口老龄化加速叠加的效应，使得比例变化快于全球均值，需要结合出生率和育龄人口规模进一步验证。

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	Central African Republic 中非共和国	CAF	19.5
2	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	18.7
3	Chad 乍得	TCD	18.4
4	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	18.4
5	Niger 尼日尔	NER	17.7
6	Mali 马里	MLI	17.4
7	Mozambique 莫桑比克	MOZ	17.3
8	Angola 安哥拉	AGO	17.1
9	Uganda 乌干达	UGA	16.4
10	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	16.4
11	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	16.3
12	Afghanistan 阿富汗	AFG	16.1
13	Yemen, Rep. 也门	YEM	16.1
14	Burundi 布隆迪	BDI	15.8
15	Sudan 苏丹	SDN	15.5
16	Cameroon 喀麦隆	CMR	15.5
17	Guinea 几内亚	GIN	15.4
18	Benin 贝宁	BEN	15.4
19	Zambia 赞比亚	ZMB	15.2
20	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	15.0
21	Malawi 马拉维	MWI	14.8
22	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	14.8
23	Madagascar 马达加斯加	MDG	14.7
24	Nigeria 尼日利亚	NGA	14.6
25	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	14.5
26	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	14.4
27	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	14.3
28	Togo 多哥	TGO	14.3
29	Gambia, The 冈比亚	GMB	14.3
30	Liberia 利比里亚	LBR	14.1
31	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	14.0
32	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	13.8
33	Rwanda 卢旺达	RWA	13.8
34	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	13.7
35	Namibia 纳米比亚	NAM	13.7
36	Senegal 塞内加尔	SEN	13.6
37	Eritrea 厄立特里亚	ERI	13.6
38	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	13.5
39	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	13.4
40	Comoros 科摩罗	COM	13.4
41	South Sudan 南苏丹	SSD	13.3
42	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	13.1
43	Samoa 萨摩亚	WSM	13.0
44	Gabon 加蓬	GAB	13.0
45	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	12.9
46	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	12.9
47	Pakistan 巴基斯坦	PAK	12.8
48	Kiribati 基里巴斯	KIR	12.8
49	Kenya 肯尼亚	KEN	12.8
50	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	12.6
51	Ghana 加纳	GHA	12.5
52	Iraq 伊拉克	IRQ	12.4
53	Tonga 汤加	TON	12.4
54	Nauru 瑙鲁	NRU	12.3
55	Botswana 博茨瓦纳	BWA	11.9
56	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	11.7
57	Eswatini 斯威士兰	SWZ	11.7
58	Lesotho 莱索托	LSO	11.7
59	Tuvalu 图瓦卢	TUV	11.4
60	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	11.1
61	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	11.1
62	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	11.1
63	Timor-Leste 东帝汶	TLS	11.0
64	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	10.8
65	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	10.8
66	Honduras 洪都拉斯	HND	10.7
67	Haiti 海地	HTI	10.7
68	Cambodia 柬埔寨	KHM	10.7
69	Lao PDR 老挝	LAO	10.4
70	Guatemala 危地马拉	GTM	10.3
71	Guyana 圭亚那	GUY	10.3
72	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	10.3
73	Bolivia 玻利维亚	BOL	10.3
74	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	10.2
75	Mongolia 蒙古	MNG	10.1
76	Djibouti 吉布提	DJI	10.1
77	Bangladesh 孟加拉国	BGD	10.0
78	Paraguay 巴拉圭	PRY	9.95
79	Nepal 尼泊尔	NPL	9.94
80	Algeria 阿尔及利亚	DZA	9.90
81	Jordan 约旦	JOR	9.90
82	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	9.77
83	Israel 以色列	ISR	9.56
84	South Africa 南非	ZAF	9.56
85	Fiji 斐济	FJI	9.14
86	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	8.90
87	Libya 利比亚	LBY	8.64
88	Belize 伯利兹	BLZ	8.63
89	Suriname 苏里南	SUR	8.57
90	Morocco 摩洛哥	MAR	8.37
91	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	8.36
92	Myanmar 缅甸	MMR	8.34
93	Lebanon 黎巴嫩	LBN	8.25
94	Philippines 菲律宾	PHL	8.21
95	Mexico 墨西哥	MEX	8.20
96	Panama 巴拿马	PAN	8.08
97	Peru 秘鲁	PER	8.04
98	Indonesia 印度尼西亚	IDN	8.02
99	India 印度	IND	7.87
100	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	7.77
101	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	7.63
102	Viet Nam 越南	VNM	7.50
103	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	7.40
104	Tunisia 突尼斯	TUN	7.32
105	Colombia 哥伦比亚	COL	6.94
106	Cabo Verde 佛得角	CPV	6.86
107	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	6.83
108	Georgia 格鲁吉亚	GEO	6.76
109	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	6.68
110	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	6.63
111	Oman 阿曼	OMN	6.62
112	Armenia 亚美尼亚	ARM	6.60
113	Brunei Darussalam 文莱	BRN	6.59
114	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	6.58
115	Turkiye 土耳其	TUR	6.47
116	Brazil 巴西	BRA	6.41
117	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	6.33
118	Seychelles 塞舌尔	SYC	6.32
119	Moldova 摩尔多瓦	MDA	6.25
120	Kosovo 科索沃	XKX	6.24
121	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	6.24
122	Montenegro 黑山	MNE	6.17
123	Malaysia 马来西亚	MYS	6.15
124	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	6.10
125	Iceland 冰岛	ISL	5.99
126	Grenada 格林纳达	GRD	5.97
127	Australia 澳大利亚	AUS	5.95
128	Jamaica 牙买加	JAM	5.92
129	New Zealand 新西兰	NZL	5.90
130	Barbados 巴巴多斯	BRB	5.89
131	Argentina 阿根廷	ARG	5.88
132	Bhutan 不丹	BTN	5.87
133	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	5.78
134	Bahamas, The 巴哈马	BHS	5.76
135	Ireland 爱尔兰	IRL	5.67
136	Cyprus 塞浦路斯	CYP	5.61
137	Dominica 多米尼克	DMA	5.52
138	United States 美国	USA	5.47
139	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	5.45
140	United Kingdom 英国	GBR	5.35
141	North Macedonia 北马其顿	MKD	5.34
142	Uruguay 乌拉圭	URY	5.33
143	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	5.32
144	France 法国	FRA	5.32
145	Denmark 丹麦	DNK	5.29
146	Russian Federation 俄罗斯	RUS	5.28
147	Sweden 瑞典	SWE	5.27
148	Palau 帕劳	PLW	5.26
149	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	5.23
150	Luxembourg 卢森堡	LUX	5.20
151	Romania 罗马尼亚	ROU	5.18
152	Netherlands 荷兰	NLD	5.04
153	Hungary 匈牙利	HUN	5.04
154	Norway 挪威	NOR	5.02
155	Czechia 捷克	CZE	5.01
156	Estonia 爱沙尼亚	EST	5.00
157	Belgium 比利时	BEL	5.00
158	Switzerland 瑞士	CHE	4.99
159	Serbia 塞尔维亚	SRB	4.92
160	Monaco 摩纳哥	MCO	4.90
161	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	4.90
162	Canada 加拿大	CAN	4.89
163	Latvia 拉脱维亚	LVA	4.88
164	Bahrain 巴林	BHR	4.87
165	Chile 智利	CHL	4.87
166	Bulgaria 保加利亚	BGR	4.83
167	Austria 奥地利	AUT	4.74
168	Germany 德国	DEU	4.71
169	Maldives 马尔代夫	MDV	4.71
170	Mauritius 毛里求斯	MUS	4.67
171	Cuba 古巴	CUB	4.66
172	Lithuania 立陶宛	LTU	4.65
173	Poland 波兰	POL	4.63
174	Croatia 克罗地亚	HRV	4.57
175	Belarus 白俄罗斯	BLR	4.55
176	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	4.54
177	Thailand 泰国	THA	4.47
178	Kuwait 科威特	KWT	4.46
179	Portugal 葡萄牙	PRT	4.40
180	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	4.35
181	Finland 芬兰	FIN	4.32
182	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	4.17
183	Malta 马耳他	MLT	4.08
184	Greece 希腊	GRC	3.99
185	Singapore 新加坡	SGP	3.94
186	China 中国	CHN	3.78
187	Spain 西班牙	ESP	3.78
188	Ukraine 乌克兰	UKR	3.68
189	Qatar 卡塔尔	QAT	3.65
190	Italy 意大利	ITA	3.59
191	Japan 日本	JPN	3.40
192	San Marino 圣马力诺	SMR	3.32
193	Andorra 安道尔	AND	3.12
194	Korea, Rep. 韩国	KOR	2.55

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

较高比例通常意味着较高的年轻人口占比，可能对应较高的潜在劳动力供给和未来人口红利空间，但同时也可能伴随较高的抚养压力和资源需求。比例高低本身不直接等同于好坏，需结合发展阶段和政策目标判断。

数值较低通常意味着什么

较低比例通常意味着年轻人口占比下降，可能预示劳动力供给趋紧、人口老龄化加速，但同时也可能反映教育资源和医疗资源压力的减轻。比例持续走低需要关注养老体系和社会保障的可持续性。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为比例指标，比例下降可能源于出生人数减少，也可能源于其他年龄段人口绝对数量增加，不能直接等同于出生率下降
该指标仅反映0-4岁男性群体结构，女性和总人口结构需查阅对应指标
比例较低不等于该年龄段绝对人数少，人口大国即使低比例也可能维持较大规模的年轻人口
跨国比较时需注意人口转型阶段的差异，不同发展阶段的国家不具有直接可比性
该指标是存量指标，不反映年度出生人数的波动，后者需查阅出生人数或出生率指标
该指标不反映人口流动的影响，大规模人口迁移可能扭曲地区比例

使用建议

分析时应结合出生人数绝对值、出生率和总和生育率等指标进行交叉验证
使用时建议同时关注15-64岁劳动年龄人口比例和65岁以上老年人口比例，全面把握人口结构
跨国比较应选择发展阶段相近的国家或进行分收入组、分区域的比较
结合人口预测数据进行中长期趋势研判，注意政策调整对未来的潜在影响
分城乡、分地区分析时需考虑人口流动因素的影响，流动会改变地区比例结构
将该指标与其他发展指标（如人均收入、教育水平、医疗条件）结合分析，可揭示人口结构与经济社会发展的关联

常见错误用法

错误做法：直接将该比例等同于出生率，得出中国出生率大幅下降的结论

正确做法：该比例受出生率和总人口规模的双重影响，比例下降可能源于出生人数减少，也可能源于老龄化导致分母扩大

出生率下降和人口结构老化均会导致该比例降低，两者作用机制不同，不能混淆使用

错误做法：认为该比例高的国家就是出生率高的国家，忽视不同国家人口转型阶段的巨大差异

正确做法：不同国家处于不同的人口转型阶段，高比例可能反映高出生率，也可能反映人口结构年轻，不具备直接可比性

非洲高比例国家与完成转型的发达国家处于不同发展阶段，比例的绝对水平比较没有直接政策含义

错误做法：认为中国该比例持续下降意味着人口老龄化问题无解，忽视比例变化的阶段性特征

正确做法：该比例下降反映了人口转型的阶段性过程，不同阶段的应对策略不同，且比例变化速度与经济社会发展阶段相关

人口老龄化是可预测的结构性变化，可通过延迟退休、完善养老体系等政策进行应对，比例下降本身不决定政策方向

错误做法：将中国该比例与非洲或南亚国家直接对比，得出中国人口政策成功的结论

正确做法：中国与非洲、南亚国家处于完全不同的人口转型阶段，对比没有实际意义，应与同等发展水平或转型阶段相近的国家比较

发展阶段差异决定了该比例的历史路径不同，横跨发展阶段对比会掩盖真实问题

实际应用场景

人口老龄化对经济增长潜力的影响研究：研究人口结构变化如何影响长期经济增长潜力时，可将该指标作为人口老龄化的代理变量被解释变量可作为少儿抚养比的前导指标，结合老年抚养比和劳动生产率增长，分析人口结构变化对潜在GDP增速的影响。注意控制技术进步和资本积累等变量。
教育资源和医疗资源配置的中长期规划研究：进行教育和医疗资源需求预测时，需要对未来适龄人口规模进行估算控制变量该指标可反映未来劳动力补充潜力，结合人口预测模型估算教育和医疗资源的需求规模，作为资源配置规划的参考依据。
人口政策调整效应的人口结构验证：评估人口政策调整（如全面二孩、三孩政策）对人口结构的实际影响结果变量可将该指标与出生人数、育龄女性规模等结合分析，检验政策调整前后出生率变化的实际效果，注意政策效应可能存在滞后性。
不同国家人口转型路径的跨国比较研究：比较不同国家或地区人口转型的时间路径和速度差异比较指标可结合总和生育率、预期寿命等指标，分收入组或分区域进行跨国比较，分析人口转型模式的差异及其经济社会后果。
区域人口结构差异与劳动力流动研究：研究劳动力区域间流动如何影响流入地和流出地的人口结构机制变量可将该指标作为区域人口结构的代理变量，结合人口流动数据，分析劳动力流动对区域人口年龄结构的影响方向和程度。