女性人口年龄15-19岁占总女性人口比例

Population ages 15-19, female (% of female population)

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指标代码：SP.POP.1519.FE.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

Female population between the ages 15 to 19 as a percentage of the total female population.

可供参考的中文翻译：15至19岁女性人口占女性总人口的比例。

数据口径与风险提示

本指标为特定年龄组占女性总人口的构成比，各国分母差异可能影响跨国可比性。
数值高低受生育率、迁移流动和历史出生队列规模共同影响，不宜单独以高低评判人口政策效果。
受人口惯性影响可能出现周期性波动，短期数据不宜直接用于预测未来人口结构。
人口普查年份间隔和数据修订可能导致历史序列出现不连续。
跨国比较时需注意各国人口统计口径和年龄分组标准可能存在差异。
该比例下降可能反映老龄化加深，也可能反映出生队列规模暂时性收缩，需结合其他年龄组数据综合判断。
中国数据可能受出生人口申报制度变化、统计口径调整等因素影响。

中国趋势

趋势解读

中国15-19岁女性人口占总女性人口比例经历了显著下降过程，从1960年的约7.96%逐步升至1982年的历史峰值约12.38%，此后持续回落，2021年降至最低点约5.24%，2024年小幅回升至约5.49%。长期看，该比例较1960年下降了约2.47个百分点，2024年值仅为1960年水平的约69%。值得注意的是，2010年代中国该比例加速下降，可能与中国人口老龄化进程及生育率持续下行有关，但具体原因需要结合生育数据进一步验证。

1960年该比例为7.96%，2024年为5.49%。
1982年达到历史最高点12.38%。
2021年降至历史最低点5.24%。
2024年值约为1960年水平的69%。
从首个数据点至今共下降约2.47个百分点。
比例下降可能反映人口老龄化加深，也可能反映出生队列规模收缩，两种机制的长期含义不同。
数值波动受历史出生人口数量影响较大，非纯粹政策效果的体现。
不宜将特定年份的数值变化直接归因于某项政策或事件。

全球趋势

趋势解读

全球15-19岁女性人口占总女性人口比例在1960年约为8.32%，1982年升至峰值约10.16%后开始缓慢下降，2024年降至约7.77%。与1960年相比，2024年该比例下降了约0.55个百分点，2024年值约为1960年水平的93%。下降幅度明显小于中国，全球人口结构转型相对更为渐进，可能反映出不同国家处于人口转变的不同阶段。

1960年该比例为8.32%，2024年为7.77%。
1982年达到历史最高点10.16%。
2021年降至历史最低点7.74%。
2024年值约为1960年水平的93%。
从首个数据点至今共下降约0.55个百分点。
全球数据为各国产出数据的加权汇总，各国阶段差异可能被平均值掩盖。
部分发展中国家可能仍处于人口年轻化阶段，与发达国家的下降趋势方向相反。
跨国平均值的计算方法变化可能影响历史序列的可比性。

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	1.4x	1.2x	该阶段中国和世界该比例均呈上升趋势，但中国增速明显更快，意味着中国人口结构正处于年轻化高峰期，而部分发达国家已开始老龄化进程，差异可能反映不同国家人口转变节奏的分化。
1970-1979	0.9x	1.0x	该阶段中国该比例出现下降而世界保持基本稳定，可能意味着中国人口政策或社会经济变化对出生率的影响开始显现，而全球平均仍受发展中国家人口增长对冲影响。
1980-1989	1.0x	1.0x	该阶段中国略有回升而世界略有下降，差异幅度较小，可能反映中国出生队列数量的周期性波动，与人口惯性效应关系更密切，而非结构性转变。
1990-1999	0.8x	1.0x	该阶段中国下降幅度远超世界，可能意味着中国人口结构进入加速转型期，与生育率持续下降和老龄化加速的早期信号一致，但需结合生育率数据进一步验证。
2000-2009	0.9x	1.0x	该阶段中国和世界下降幅度趋于接近，可能反映全球普遍性的人口老龄化趋势，但中国绝对下降幅度仍相对较大。
2010-2019	0.7x	0.9x	该阶段中国下降幅度显著超过世界，可能意味着中国人口老龄化进入新阶段，与生育政策调整后的出生队列效应以及长期低生育率的累积影响有关，需要结合生育率数据综合判断。
2020-2029	1.0x	1.0x	该阶段中国和世界均出现回升，可能反映出生队列数量的周期性波动，即2000年代出生队列进入15-19岁年龄段，但持续性有待观察。

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 Sudan 南苏丹	SSD	12.4
2	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	12.1
3	Central African Republic 中非共和国	CAF	11.8
4	Eritrea 厄立特里亚	ERI	11.8
5	Malawi 马拉维	MWI	11.7
6	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	11.6
7	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	11.6
8	Uganda 乌干达	UGA	11.5
9	Kenya 肯尼亚	KEN	11.4
10	Burundi 布隆迪	BDI	11.4
11	Niger 尼日尔	NER	11.3
12	Mali 马里	MLI	11.3
13	Liberia 利比里亚	LBR	11.3
14	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	11.2
15	Zambia 赞比亚	ZMB	11.2
16	Timor-Leste 东帝汶	TLS	11.2
17	Nigeria 尼日利亚	NGA	11.1
18	Afghanistan 阿富汗	AFG	11.0
19	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	11.0
20	Rwanda 卢旺达	RWA	10.9
21	Gambia, The 冈比亚	GMB	10.9
22	Senegal 塞内加尔	SEN	10.9
23	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	10.8
24	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	10.8
25	Chad 乍得	TCD	10.8
26	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	10.8
27	Cameroon 喀麦隆	CMR	10.7
28	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	10.7
29	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	10.7
30	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	10.6
31	Madagascar 马达加斯加	MDG	10.6
32	Guinea 几内亚	GIN	10.6
33	Sudan 苏丹	SDN	10.6
34	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	10.6
35	Mozambique 莫桑比克	MOZ	10.6
36	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	10.6
37	Togo 多哥	TGO	10.5
38	Tonga 汤加	TON	10.5
39	Benin 贝宁	BEN	10.5
40	Angola 安哥拉	AGO	10.5
41	Pakistan 巴基斯坦	PAK	10.4
42	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	10.4
43	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	10.3
44	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	10.2
45	Eswatini 斯威士兰	SWZ	10.2
46	Yemen, Rep. 也门	YEM	10.2
47	Iraq 伊拉克	IRQ	10.2
48	Jordan 约旦	JOR	10.1
49	Ghana 加纳	GHA	10.1
50	Guatemala 危地马拉	GTM	10.1
51	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	10.1
52	Lesotho 莱索托	LSO	10.0
53	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	10.00
54	Samoa 萨摩亚	WSM	9.93
55	Comoros 科摩罗	COM	9.90
56	Nauru 瑙鲁	NRU	9.73
57	Haiti 海地	HTI	9.73
58	Djibouti 吉布提	DJI	9.70
59	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	9.67
60	Botswana 博茨瓦纳	BWA	9.65
61	Honduras 洪都拉斯	HND	9.65
62	Philippines 菲律宾	PHL	9.60
63	Bangladesh 孟加拉国	BGD	9.58
64	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	9.51
65	Nepal 尼泊尔	NPL	9.47
66	Gabon 加蓬	GAB	9.44
67	Lao PDR 老挝	LAO	9.39
68	Bolivia 玻利维亚	BOL	9.38
69	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	9.26
70	Belize 伯利兹	BLZ	9.17
71	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	9.15
72	Namibia 纳米比亚	NAM	9.13
73	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	9.11
74	Kiribati 基里巴斯	KIR	9.07
75	Libya 利比亚	LBY	9.05
76	Cabo Verde 佛得角	CPV	8.94
77	Cambodia 柬埔寨	KHM	8.90
78	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	8.86
79	Bhutan 不丹	BTN	8.83
80	Fiji 斐济	FJI	8.81
81	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	8.75
82	India 印度	IND	8.63
83	Tuvalu 图瓦卢	TUV	8.51
84	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	8.50
85	Suriname 苏里南	SUR	8.45
86	Lebanon 黎巴嫩	LBN	8.44
87	Paraguay 巴拉圭	PRY	8.32
88	Guyana 圭亚那	GUY	8.31
89	Peru 秘鲁	PER	8.30
90	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	8.29
91	Morocco 摩洛哥	MAR	8.25
92	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	8.15
93	Mexico 墨西哥	MEX	8.15
94	Kosovo 科索沃	XKX	8.14
95	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	8.11
96	South Africa 南非	ZAF	8.10
97	Indonesia 印度尼西亚	IDN	8.06
98	Malaysia 马来西亚	MYS	7.96
99	Panama 巴拿马	PAN	7.94
100	Myanmar 缅甸	MMR	7.85
101	Algeria 阿尔及利亚	DZA	7.80
102	Israel 以色列	ISR	7.74
103	Jamaica 牙买加	JAM	7.62
104	Mongolia 蒙古	MNG	7.53
105	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	7.51
106	Argentina 阿根廷	ARG	7.51
107	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	7.50
108	Maldives 马尔代夫	MDV	7.49
109	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	7.39
110	Oman 阿曼	OMN	7.28
111	Colombia 哥伦比亚	COL	7.27
112	Palau 帕劳	PLW	7.23
113	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	7.23
114	Kuwait 科威特	KWT	7.19
115	Grenada 格林纳达	GRD	7.19
116	Brunei Darussalam 文莱	BRN	7.04
117	Turkiye 土耳其	TUR	7.02
118	Viet Nam 越南	VNM	7.02
119	Bahrain 巴林	BHR	7.00
120	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	6.88
121	Tunisia 突尼斯	TUN	6.88
122	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	6.87
123	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	6.83
124	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	6.83
125	Bahamas, The 巴哈马	BHS	6.81
126	Mauritius 毛里求斯	MUS	6.79
127	Brazil 巴西	BRA	6.78
128	Seychelles 塞舌尔	SYC	6.76
129	Dominica 多米尼克	DMA	6.73
130	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	6.64
131	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	6.63
132	Uruguay 乌拉圭	URY	6.57
133	Ireland 爱尔兰	IRL	6.56
134	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	6.53
135	United States 美国	USA	6.42
136	Qatar 卡塔尔	QAT	6.35
137	Iceland 冰岛	ISL	6.34
138	New Zealand 新西兰	NZL	6.14
139	Barbados 巴巴多斯	BRB	6.09
140	Chile 智利	CHL	5.99
141	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	5.98
142	Norway 挪威	NOR	5.94
143	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	5.92
144	France 法国	FRA	5.87
145	Australia 澳大利亚	AUS	5.86
146	Armenia 亚美尼亚	ARM	5.81
147	Montenegro 黑山	MNE	5.81
148	Moldova 摩尔多瓦	MDA	5.74
149	Sweden 瑞典	SWE	5.71
150	United Kingdom 英国	GBR	5.70
151	Denmark 丹麦	DNK	5.69
152	Thailand 泰国	THA	5.68
153	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	5.63
154	Singapore 新加坡	SGP	5.62
155	Belgium 比利时	BEL	5.59
156	Georgia 格鲁吉亚	GEO	5.57
157	China 中国	CHN	5.49
158	Romania 罗马尼亚	ROU	5.46
159	Finland 芬兰	FIN	5.45
160	North Macedonia 北马其顿	MKD	5.42
161	Netherlands 荷兰	NLD	5.42
162	Canada 加拿大	CAN	5.36
163	Czechia 捷克	CZE	5.20
164	Estonia 爱沙尼亚	EST	5.19
165	Andorra 安道尔	AND	5.18
166	Spain 西班牙	ESP	5.10
167	Cuba 古巴	CUB	5.09
168	Luxembourg 卢森堡	LUX	5.07
169	Russian Federation 俄罗斯	RUS	5.00
170	Croatia 克罗地亚	HRV	5.00
171	Latvia 拉脱维亚	LVA	5.00
172	Greece 希腊	GRC	4.94
173	Ukraine 乌克兰	UKR	4.93
174	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	4.92
175	Poland 波兰	POL	4.91
176	Belarus 白俄罗斯	BLR	4.89
177	Hungary 匈牙利	HUN	4.88
178	Cyprus 塞浦路斯	CYP	4.84
179	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	4.83
180	Serbia 塞尔维亚	SRB	4.76
181	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	4.76
182	San Marino 圣马力诺	SMR	4.75
183	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	4.75
184	Bulgaria 保加利亚	BGR	4.74
185	Switzerland 瑞士	CHE	4.72
186	Italy 意大利	ITA	4.65
187	Portugal 葡萄牙	PRT	4.65
188	Austria 奥地利	AUT	4.61
189	Lithuania 立陶宛	LTU	4.61
190	Germany 德国	DEU	4.38
191	Japan 日本	JPN	4.33
192	Korea, Rep. 韩国	KOR	4.30
193	Malta 马耳他	MLT	4.22
194	Monaco 摩纳哥	MCO	3.85

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该比例较高通常表示人口结构较为年轻，女性青少年群体占比较大，可能带来教育、就业等领域的青年人口压力，但也意味着劳动力供给潜力相对充足。

数值较低通常意味着什么

该比例较低通常表示人口结构趋于老化，女性青少年群体占比较小，可能意味着劳动力供给潜力下降和养老压力上升。

鍙ｅ緞闄愬埗

该比例受历史出生人口数量影响较大，短期波动可能反映人口惯性而非当前生育行为。
该比例下降可能同时反映老龄化加深和出生队列规模收缩两种机制，需要结合其他年龄组数据区分。
跨国比较时各国人口分母差异可能影响可比性。
该比例无法直接反映劳动力质量或经济活动人口的供给能力。
不宜用单一年龄组比例直接判断人口政策效果。

使用建议

结合0-14岁女性比例和65岁及以上女性比例一起分析，以全面判断人口年龄结构。
分析时应关注长期趋势而非单一年份数值。
跨国比较时应选择人口发展阶段相近的国家作为参照。
结合生育率和出生人口数据，以区分比例变化是源于出生队列效应还是结构转型。
考虑使用人口绝对数量数据补充分析，以评估女性青少年人口规模对特定领域的影响。

常见错误用法

错误做法：直接用中国该比例与非洲高出生率国家比较，认为中国老龄化问题更严重

正确做法：选择人口发展阶段相近的国家或全球平均值进行比较

不同国家人口转变阶段差异极大，高出生率国家该比例较高是人口年轻化的体现，与老龄化方向相反，不宜直接对比

错误做法：认为该比例下降就说明中国劳动力不足

正确做法：结合15-64岁女性劳动年龄人口比例和绝对数量分析

该比例反映的是女性青少年占比，劳动力供给主要取决于劳动年龄人口规模和参与率，而非青少年占比

错误做法：将某一年的数值变化归因于特定政策或事件

正确做法：关注长期趋势和阶段性变化，并结合历史出生队列数据解读

该比例受历史出生人口数量影响较大，短期波动可能源于人口惯性而非当前政策效果

错误做法：用该比例直接预测未来劳动力市场走势

正确做法：结合总和生育率、出生人口趋势和迁移数据综合判断

人口结构变化传导至劳动力市场存在时滞，且受经济参与率等多因素影响，单纯比例指标预测能力有限

错误做法：将中国的下降幅度与其他国家直接对比，得出政策优劣结论

正确做法：考虑各国人口基数、发展阶段和统计口径差异，审慎解读差异原因

人口结构变化受生育政策、文化因素、经济发展水平等多重因素影响，单一比例差异不宜直接用于评判政策效果

实际应用场景

人口老龄化对劳动力供给的影响研究：研究中国劳动力供给趋势变化，分析女性15-19岁比例作为人口结构变化的早期信号机制变量可将该比例与女性劳动年龄人口比例变化进行对比分析，检验人口结构变化对劳动力供给的传导路径，同时需控制教育扩张和经济参与率变化的影响。
中国人口转变阶段国际比较：比较中国与主要经济体人口结构转型速度和特征比较变量将中国该比例变化与同时期发达国家和发展中国家数据进行对比，分析中国人口老龄化的相对速度，注意选择可比时间段和调整人口基数差异。
教育资源和劳动力市场供需预测：基于女性青少年人口比例变化预测未来教育需求和劳动力补充潜力解释变量可将该比例作为控制变量纳入需求预测模型，同时需要结合教育入学率和产业结构变化数据进行情景模拟，注意该比例预测能力的局限性。
出生队列效应与人口结构波动分析：分析历史出生人口规模波动对后续年龄结构的影响被解释变量将该比例作为历史出生队列变化的代理指标，检验人口惯性对年龄结构的影响，可结合出生人口数据使用队列因素分解方法。
人口政策调整效果评估的稳健性检验：在评估人口政策对人口结构影响时加入该比例作为稳健性指标稳健性检验变量将传统生育率指标与该比例同时纳入回归模型，检验结论一致性，注意内生性问题可能影响因果推断。