男性人口年龄0-14岁占比（占总男性人口百分比）

Population ages 0-14, male (% of male population)

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指标代码：SP.POP.0014.MA.ZS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 14 as a percentage of the total male population. Population is based on the de facto definition of population.

可供参考的中文翻译：15岁以下男性人口占男性总人口的比例。人口数据采用实际定义（de facto definition）。

数据口径与风险提示

本指标为比例指标，反映男性人口年龄结构而非绝对规模，不能直接等同于劳动力供给量或消费市场规模。
数值下降既可能源于出生率降低，也可能受人口老龄化进程中分母（总男性人口）扩大影响，需结合各年龄段绝对人数判断。
中国数据可能受出生人口性别比差异影响，与全球同类指标可比性存在一定局限。
本指标受国际人口定义标准差异影响，不同来源的同期数据可能因统计口径不同而产生偏差。
世行数据基于实际居住人口定义，跨境流动人口（如外来务工人员）的统计归属可能影响结果。
本指标与其他年龄段占比之和并不严格等于100%，因四舍五入和人口迁移等因素可能存在微小偏差。
在跨国比较时，需考虑各国生育政策、文化传统和宗教因素对年轻男性比例的差异性影响。

中国趋势

趋势解读

中国男性0-14岁人口占比在过去六十年间经历显著且持续的下降过程。从1960年起始的约40.57%，经历波动后逐步回落至2024年的约16.76%，整体降幅超过23个百分点。1980年代至2010年代期间下降尤为明显，其中2000年代至2009年间该比例降至期初的约0.77倍，反映出较快的结构转变速度。2010年代下降速度明显放缓，期末与期初之比约为0.98，呈现趋稳态势。最新数据显示2024年值为约16.76%，为有记录以来的最低水平，且较前一年有所下降。该指标的持续下降反映了中国男性人口结构从年轻型向成年型的深度转变。

1960年中国男性0-14岁人口占比为约40.57%，为有记录期初值
1966年达到峰值约41.73%，为六十年间最高点
1980年代初期降至约35.43%，之后持续下行
2005年降至约21.24%，首次跌破四分之一
2010年约为19.45%，之后在19%附近窄幅波动
2024年降至约16.76%，为历史最低
相比起始值，最新值约为起始值的0.41倍
近一年变化约为下降2.09个百分点

全球趋势

趋势解读

全球男性0-14岁人口占比同样呈现长期下降趋势，但变化幅度和节奏与中国存在明显差异。从1960年的约38.23%逐步降至2024年的约25.30%，六十年间下降约12.93个百分点。与中国相比，全球下降过程更为平缓连续，未出现类似中国2010年代期间近乎停滞的阶段。该比例在1966年达到约38.86%的峰值后持续回落，期间未见明显的反弹或趋稳迹象。各十年期的下降速度相对均匀，1970年代至1990年代期间普遍维持在期初值的0.93-0.95倍左右，2000年代以来下降速度略有加快但仍保持稳定下行节奏。

1960年全球男性0-14岁人口占比为约38.23%
1966年达到峰值约38.86%，为六十年间最高点
1980年代初期约为36.24%，持续缓慢下降
2000年代初期约为30.79%，跌破三分之一
2010年代约为28.02%，持续下行
2024年降至约25.30%，为历史最低
相比起始值，最新值约为起始值的0.66倍
近一年变化约为下降1.16个百分点

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	1.0x	1.0x	该十年间中国和全球该比例基本持平略有上升，增幅均接近起始值的1.0-1.02倍，可能反映出生率在这段时期相对稳定或略有上升，人口结构变化尚处于初期阶段，两者的同步变化提示此时期人口出生模式尚未出现显著分化。
1970-1979	0.9x	0.9x	该十年间中国下降幅度（约0.91倍）略大于全球（约0.95倍），但差距不大，可能意味着中国生育模式开始出现调整迹象，但尚未形成明显的分化特征，两者的下降均相对温和。
1980-1989	0.8x	0.9x	该十年间中国下降幅度（约0.81倍）显著大于全球（约0.94倍），差异扩大至约13个百分点，可能反映中国生育政策影响下的出生率加速下降，与全球相对平缓的人口结构转变开始出现明显分化。
1990-1999	0.9x	0.9x	该十年间中国下降幅度（约0.89倍）仍大于全球（约0.93倍），但差值较前一个十年有所收窄，可能反映中国生育政策在前期显著压缩出生率后，边际影响逐步减弱，而全球下降则保持相对稳定的节奏。
2000-2009	0.8x	0.9x	该十年间中国下降幅度（约0.77倍）再次显著大于全球（约0.90倍），差值最大，可能反映中国人口结构在前期快速转变基础上继续深化，也可能与该时期年轻男性人口绝对规模的加速变化有关。
2010-2019	1.0x	1.0x	该十年间中国下降幅度（约0.98倍）仅略大于全球（约0.95倍），两者趋于接近，可能反映中国人口结构快速转变阶段基本完成，下降速度显著放缓并向全球普遍趋势靠拢。
2020-2029	0.9x	1.0x	该十年间中国下降幅度（约0.89倍）仍大于全球（约0.96倍），但差值已明显收窄，可能反映中国在完成快速人口结构转变后已进入与全球趋同的慢速调整阶段。

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	51.5
2	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	47.2
3	Niger 尼日尔	NER	46.6
4	Chad 乍得	TCD	46.5
5	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	46.5
6	Mali 马里	MLI	46.2
7	Mozambique 莫桑比克	MOZ	46.0
8	Burundi 布隆迪	BDI	45.3
9	Angola 安哥拉	AGO	45.1
10	Uganda 乌干达	UGA	44.3
11	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	44.1
12	Afghanistan 阿富汗	AFG	43.4
13	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	43.3
14	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	43.2
15	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	42.6
16	Benin 贝宁	BEN	42.0
17	Guinea 几内亚	GIN	41.9
18	Cameroon 喀麦隆	CMR	41.9
19	Zambia 赞比亚	ZMB	41.9
20	Malawi 马拉维	MWI	41.7
21	Yemen, Rep. 也门	YEM	41.6
22	Sudan 苏丹	SDN	41.4
23	Nigeria 尼日利亚	NGA	41.1
24	Gambia, The 冈比亚	GMB	40.8
25	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	40.8
26	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	40.6
27	Liberia 利比里亚	LBR	40.1
28	South Sudan 南苏丹	SSD	40.0
29	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	39.7
30	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	39.7
31	Madagascar 马达加斯加	MDG	39.6
32	Togo 多哥	TGO	39.6
33	Samoa 萨摩亚	WSM	39.4
34	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	39.1
35	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	39.1
36	Eritrea 厄立特里亚	ERI	39.0
37	Senegal 塞内加尔	SEN	38.9
38	Tonga 汤加	TON	38.7
39	Rwanda 卢旺达	RWA	38.5
40	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	38.5
41	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	38.3
42	Nauru 瑙鲁	NRU	38.2
43	Namibia 纳米比亚	NAM	37.7
44	Comoros 科摩罗	COM	37.4
45	Iraq 伊拉克	IRQ	37.4
46	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	37.3
47	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	37.3
48	Kenya 肯尼亚	KEN	37.3
49	Pakistan 巴基斯坦	PAK	37.0
50	Ghana 加纳	GHA	36.3
51	Kiribati 基里巴斯	KIR	36.3
52	Gabon 加蓬	GAB	36.1
53	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	35.7
54	Lesotho 莱索托	LSO	35.6
55	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	34.7
56	Eswatini 斯威士兰	SWZ	34.2
57	Timor-Leste 东帝汶	TLS	34.0
58	Tuvalu 图瓦卢	TUV	33.9
59	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	33.8
60	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	33.6
61	Mongolia 蒙古	MNG	33.2
62	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	33.0
63	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	32.8
64	Botswana 博茨瓦纳	BWA	32.5
65	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	32.4
66	Guatemala 危地马拉	GTM	32.3
67	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	31.9
68	Haiti 海地	HTI	31.8
69	Honduras 洪都拉斯	HND	31.1
70	Cambodia 柬埔寨	KHM	31.0
71	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	30.8
72	Lao PDR 老挝	LAO	30.6
73	Nepal 尼泊尔	NPL	30.6
74	Guyana 圭亚那	GUY	30.4
75	Algeria 阿尔及利亚	DZA	30.3
76	Jordan 约旦	JOR	30.3
77	Bolivia 玻利维亚	BOL	30.2
78	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	29.8
79	Djibouti 吉布提	DJI	29.8
80	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	29.7
81	Bangladesh 孟加拉国	BGD	29.4
82	Paraguay 巴拉圭	PRY	29.2
83	Philippines 菲律宾	PHL	28.5
84	Israel 以色列	ISR	28.2
85	Fiji 斐济	FJI	27.8
86	Libya 利比亚	LBY	27.7
87	Lebanon 黎巴嫩	LBN	27.6
88	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	27.2
89	Belize 伯利兹	BLZ	27.0
90	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	26.8
91	South Africa 南非	ZAF	26.7
92	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	26.5
93	Suriname 苏里南	SUR	26.1
94	Morocco 摩洛哥	MAR	26.0
95	Cabo Verde 佛得角	CPV	25.8
96	Mexico 墨西哥	MEX	25.7
97	Panama 巴拿马	PAN	25.5
98	Indonesia 印度尼西亚	IDN	25.1
99	Myanmar 缅甸	MMR	25.1
100	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	25.0
101	Tunisia 突尼斯	TUN	25.0
102	India 印度	IND	24.9
103	Peru 秘鲁	PER	24.5
104	Viet Nam 越南	VNM	24.5
105	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	23.4
106	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	23.2
107	Georgia 格鲁吉亚	GEO	23.0
108	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	22.7
109	Argentina 阿根廷	ARG	22.3
110	Moldova 摩尔多瓦	MDA	22.0
111	Kosovo 科索沃	XKX	22.0
112	Turkiye 土耳其	TUR	21.9
113	Armenia 亚美尼亚	ARM	21.5
114	Malaysia 马来西亚	MYS	21.5
115	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	21.2
116	Colombia 哥伦比亚	COL	21.0
117	Brazil 巴西	BRA	20.4
118	Brunei Darussalam 文莱	BRN	20.4
119	Bhutan 不丹	BTN	20.3
120	Oman 阿曼	OMN	20.2
121	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	20.1
122	Grenada 格林纳达	GRD	19.8
123	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	19.7
124	Montenegro 黑山	MNE	19.5
125	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	19.4
126	Uruguay 乌拉圭	URY	19.3
127	Jamaica 牙买加	JAM	19.2
128	Ireland 爱尔兰	IRL	19.2
129	Russian Federation 俄罗斯	RUS	19.1
130	Bahamas, The 巴哈马	BHS	19.0
131	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	19.0
132	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	19.0
133	New Zealand 新西兰	NZL	18.7
134	Seychelles 塞舌尔	SYC	18.5
135	Australia 澳大利亚	AUS	18.5
136	Barbados 巴巴多斯	BRB	18.3
137	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	18.0
138	Belarus 白俄罗斯	BLR	18.0
139	Dominica 多米尼克	DMA	17.9
140	United Kingdom 英国	GBR	17.9
141	Iceland 冰岛	ISL	17.8
142	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	17.7
143	Palau 帕劳	PLW	17.7
144	North Macedonia 北马其顿	MKD	17.7
145	United States 美国	USA	17.7
146	France 法国	FRA	17.4
147	Chile 智利	CHL	17.4
148	Sweden 瑞典	SWE	17.3
149	Latvia 拉脱维亚	LVA	17.2
150	Estonia 爱沙尼亚	EST	16.9
151	Maldives 马尔代夫	MDV	16.8
152	China 中国	CHN	16.8
153	Romania 罗马尼亚	ROU	16.6
154	Belgium 比利时	BEL	16.6
155	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	16.5
156	Norway 挪威	NOR	16.5
157	Cyprus 塞浦路斯	CYP	16.4
158	Denmark 丹麦	DNK	16.2
159	Luxembourg 卢森堡	LUX	16.0
160	Cuba 古巴	CUB	16.0
161	Czechia 捷克	CZE	16.0
162	Lithuania 立陶宛	LTU	16.0
163	Poland 波兰	POL	15.7
164	Thailand 泰国	THA	15.6
165	Canada 加拿大	CAN	15.6
166	Netherlands 荷兰	NLD	15.5
167	Switzerland 瑞士	CHE	15.4
168	Hungary 匈牙利	HUN	15.4
169	Ukraine 乌克兰	UKR	15.4
170	Bahrain 巴林	BHR	15.4
171	Bulgaria 保加利亚	BGR	15.4
172	Kuwait 科威特	KWT	15.2
173	Serbia 塞尔维亚	SRB	15.2
174	Finland 芬兰	FIN	15.1
175	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	15.1
176	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	15.0
177	Croatia 克罗地亚	HRV	14.9
178	Austria 奥地利	AUT	14.9
179	Mauritius 毛里求斯	MUS	14.7
180	Germany 德国	DEU	14.5
181	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	14.2
182	Greece 希腊	GRC	14.0
183	Monaco 摩纳哥	MCO	14.0
184	Portugal 葡萄牙	PRT	13.8
185	Spain 西班牙	ESP	13.5
186	Malta 马耳他	MLT	13.0
187	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	12.7
188	San Marino 圣马力诺	SMR	12.7
189	Italy 意大利	ITA	12.5
190	Japan 日本	JPN	12.0
191	Andorra 安道尔	AND	11.9
192	Singapore 新加坡	SGP	11.6
193	Korea, Rep. 韩国	KOR	10.9
194	Qatar 卡塔尔	QAT	10.8

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该指标数值较高意味着年轻男性人口在总男性人口中占比较大，通常表示人口结构较为年轻，可能伴随较高的出生率和潜在的劳动力供给增长潜力。

数值较低通常意味着什么

该指标数值较低意味着年轻男性人口占比较小，通常表示人口结构趋于老化，可能面临劳动力供给收缩和养老负担加重的压力。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为比例指标，不能直接反映年轻男性人口的绝对数量，规模解读需结合总人口数据
数值变化受分子和分母双向影响，出生率下降和总人口扩大均会导致比例下降，单一原因难以确定
跨国比较时需注意各国人口定义标准差异和统计口径不一致问题
该指标下降不一定意味着劳动力短缺，可能同时受到劳动力参与率、职业教育水平等其他因素调节
不能直接将该指标等同于老龄化程度，后者需结合65岁及以上人口占比等指标综合判断

使用建议

解读该指标时应结合0-14岁男性绝对人数指标，分析究竟是出生率下降还是人口结构迁移导致的比例变化
进行国际比较时应选择人口结构相似或处于相近发展阶段的国家作为参照系
分析人口红利时宜结合15-64岁男性占比和劳动参与率数据，综合评估劳动力供给潜力
研究教育医疗需求时应同时参考学龄男性人口绝对数和地区分布数据
评估养老压力时应结合65岁及以上男性占比和抚养比数据
进行政策评估时需结合生育率、结婚率等直接相关指标，避免将该指标的长期下降与短期政策效果简单关联
进行时间序列分析时应注意人口普查年份和非普查年份数据质量可能存在差异

常见错误用法

错误做法：直接将该指标的下降等同于劳动力短缺，认为年轻男性人口减少必然导致劳动力不足

正确做法：应结合15-64岁男性人口占比、劳动参与率和教育水平等因素综合评估劳动力供给状况

劳动力供给取决于多个因素，该比例下降可能的同时绝对人数仍处高位，或受技术进步和劳动生产率提升补偿

错误做法：认为该指标越低越好，将中国该指标的快速下降作为人口政策成功的直接证明

正确做法：应认识到人口结构转变存在多种路径，过快或过慢的转变都可能带来相应挑战

人口结构快速变化可能对教育医疗资源配置、社会保障体系建设和经济转型形成压力，需要平衡评估

错误做法：用该指标直接预测老龄化程度，忽视其与老年人口占比的相对独立性

正确做法：应结合65岁及以上男性人口占比、抚养比等专门衡量老龄化的指标综合判断老龄化水平

0-14岁比例下降和65岁及以上比例上升虽常同步发生，但两者变化节奏可能不一致，需分别监测

错误做法：将中国该指标的当前值与其他国家直接比较，得出中国人口问题更严重的结论

正确做法：应考虑各国人口结构转变阶段和发展路径差异，选择可比的参照系进行分析

不同国家人口基数、发展阶段和政策环境差异显著，横向比较需谨慎调整

实际应用场景

人口红利窗口期分析：评估特定国家或地区在一定时期内劳动力供给潜力是否充足被解释变量结合劳动年龄人口占比、劳动参与率和失业率数据，计算潜在劳动力供给规模，分析人口红利转化为经济增长的可行性和持续时间
教育医疗资源需求预测：基于学龄人口结构变化趋势预测特定年龄段的教育设施和医疗服务需求机制变量结合分年龄段男性人口绝对数和地区分布数据，分析教育资源配置效率，评估医疗服务需求的空间差异，为基础设施投资规划提供依据
社会保障体系压力测试：评估人口结构变化对养老保障和医疗保障体系可持续性的影响解释变量结合老年抚养比、养老保险参保率和医疗保健支出数据，分析年轻人口占比下降对社会保障资金筹集和支出的潜在影响，进行压力情景模拟
跨国人口结构转型比较：比较不同国家人口结构转变的速度和模式，分析影响因素差异比较变量结合生育率、城市化率和人均GDP等指标，比较不同国家或地区人口结构转变的阶段性特征，分析政策、经济发展和文化因素的作用
劳动力市场结构分析：分析劳动力市场供需结构变化对工资水平和就业结构的影响控制变量在回归分析中控制人口年龄结构变量，识别技术进步、产业结构升级等因素对劳动力市场的独立影响