15-64岁的人口总数,女性

Population ages 15-64, female

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指标代码:SP.POP.1564.FE.IN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 64. Population is based on the de facto definition of population, which counts all residents regardless of legal status or citizenship.

可供参考的中文翻译:15至64岁女性人口。该人口数据基于人口的事实定义,统计所有居民,无论其法律地位或国籍为何。

数据口径与风险提示

  • 本指标统计口径为“事实人口”,涵盖所有常住人口,包括无正式法律身份的居民群体。
  • 联合国人口司提供的数据可能因各国统计标准和调查周期不同而存在口径差异。
  • 绝对数量受基期人口规模和生育水平共同影响,高绝对值不一定意味着高增长。
  • 女性劳动年龄人口是劳动力市场参与和养老压力的综合指标,需结合分年龄段女性人口占比综合评估。
  • 跨国比较时需注意各国老龄化程度和女性教育普及率的差异。
  • 本指标不区分城市与农村女性人口结构,如需细分应查找相应分区域数据。
  • 2024年数据可能仍处于动态修订中,历史修订可能导致年度间数据出现小幅回溯调整。

中国趋势

趋势解读

中国15-64岁女性人口从1960年约1.8亿人持续增长至2014年峰值约4.82亿人,随后在2015年前后进入平台期并开始小幅回落。2020年起出现较明显的下降趋势,从约4.76亿人逐步降至2023年的约4.72亿人,2024年回升至约4.72亿人,但仍低于2014年峰值水平。这一变化轨迹反映了中国人口结构正在经历从劳动年龄人口充裕向老龄化加速的转变,女性劳动年龄人口绝对规模的缩减可能对劳动力市场供给和养老保障体系产生持续影响。

  • 1960年基准值为1.80亿人,2024年达到4.72亿人,全期增长约2.62倍。
  • 2014年录得历史最高值4.82亿人,此后连续多年呈下降趋势。
  • 2023年降至约4.72亿人后,2024年小幅回升至4.72亿人。
  • 全序列共65个年度数据点,覆盖1960年至2024年完整时间跨度。
  • 人口绝对数量的变化受出生率、死亡率、国际迁移和统计口径多重因素影响。
  • 本指标为绝对人数,无法直接反映女性劳动参与率或经济贡献度。
  • 从峰值回落的时间节点与人口政策调整阶段的关系需要结合具体政策背景进一步验证。

全球趋势

趋势解读

全球15-64岁女性人口从1960年约8.74亿人持续增长至2024年约26.09亿人,全程保持单向上升趋势,未出现明显回调。与中国先升后降的轨迹不同,全球女性劳动年龄人口在观察期内始终保持增长态势,且在近十年(2020-2024)仍维持约4%的十年增幅,显示出与老龄化进程较快的国家截然不同的人口再生产模式。

  • 1960年基准值为8.74亿人,2024年达到26.09亿人,全期增长约2.98倍。
  • 2024年录得历史最高值26.09亿人,为数据序列的最大值。
  • 全序列共65个年度数据点,覆盖1960年至2024年完整时间跨度。
  • 2024年最新数据较上年增长约9850万人,显示全球女性劳动年龄人口仍在扩大。
  • 全球汇总数据包含不同发展阶段国家,其中发展中国家的高生育率可能推高整体增速。
  • 发达经济体与新兴市场国家的女性劳动年龄人口变化趋势存在显著分化。
  • 跨国合并数据可能受汇率折算、统计标准不统一等操作层面因素影响。

每十年变化摘要

十年区间中国变化世界变化提示
1960-19691.2x1.2x该十年中国女性劳动年龄人口倍数略高于世界整体水平,可能反映中国在特定历史阶段保持了相对较高的人口自然增长态势。
1970-19791.2x1.2x中国增速优势扩大至1.25倍对比1.21倍,差值有所扩大,分子端增幅领先可能与当时较宽松的人口政策环境和较高的生育水平有关。
1980-19891.3x1.2x中国增速达到十年峰值1.26倍,同期世界仅为1.21倍,该阶段中国劳动年龄女性人口的相对增速优势最为显著。
1990-19991.1x1.2x中国增速放缓至1.14倍,而世界仍维持在1.18倍,出现逆转,提示中国女性劳动年龄人口的分子端增速开始慢于全球分母端增速。
2000-20091.1x1.2x中国增速进一步降至1.12倍,对比世界的1.16倍,差距扩大,中国人口增长势头相对减弱可能与计划生育政策的累积效应逐步显现有关。
2010-20191.0x1.1x中国十年倍数降至约1.00倍(基本持平),而世界仍有1.10倍增长,这一阶段中国可能已进入劳动年龄人口平台期。
2020-20291.0x1.0x中国出现轻微负增长(0.99倍),而世界仍有1.04倍正增长,显示中国女性劳动年龄人口绝对规模开始缩减,与全球趋势分化更为明显。

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
1India
印度
IND477,104,306
2China
中国
CHN472,394,210
3United States
美国
USA107,503,334
4Indonesia
印度尼西亚
IDN95,412,234
5Brazil
巴西
BRA74,151,037
6Pakistan
巴基斯坦
PAK72,995,753
7Nigeria
尼日利亚
NGA64,251,214
8Bangladesh
孟加拉国
BGD58,960,050
9Russian Federation
俄罗斯
RUS48,567,448
10Mexico
墨西哥
MEX45,671,216
11Philippines
菲律宾
PHL38,534,762
12Ethiopia
埃塞俄比亚
ETH38,229,821
13Egypt, Arab Rep.
埃及
EGY36,107,214
14Japan
日本
JPN35,908,297
15Viet Nam
越南
VNM34,610,177
16Iran, Islamic Rep.
伊朗
IRN31,165,410
17Turkiye
土耳其
TUR28,914,621
18Congo, Dem. Rep.
刚果(金)
COD28,130,541
19Germany
德国
DEU25,843,667
20Thailand
泰国
THA25,414,634

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

绝对数量较高意味着劳动年龄女性人口规模较大,通常代表潜在的劳动力市场供给规模较大、消费市场规模较大,但高数值本身不直接等同于经济发展水平或劳动力利用效率。

数值较低通常意味着什么

绝对数量较低通常意味着劳动年龄女性人口规模较小,可能面临劳动力供给相对不足或消费市场相对收缩的压力,但不直接说明经济活力或社会发展水平。

鍙e緞闄愬埗

  • 该指标为绝对人数,无法直接反映劳动参与率、就业结构或工作效率。
  • 人口基数差异会导致绝对数值不可直接用于跨国的经济生产率比较。
  • 不区分城镇与农村、教育层次或职业结构,无法捕捉劳动力质量差异。
  • 女性人口向男性主导行业的流动趋势无法通过该指标观察。
  • 近十年中国的下降趋势是否可持续需要结合出生率、死亡率和国际迁移数据进行验证。
  • 该指标不反映自动化和人工智能对劳动力需求的替代效应。

使用建议

  • 研究中国劳动力市场供给时,应将本指标与女性劳动参与率指标(按性别和年龄细分的劳动参与率)结合使用。
  • 评估消费市场潜力时,可同时引入人均可支配收入和女性消费结构数据。
  • 分析老龄化影响时,应将15-64岁女性人口占比(SP.POP.1564.FE.ZS)作为重要参照变量。
  • 研究人口政策效果时,可将本指标与总和生育率和出生人口数据对照分析。
  • 跨国比较时建议使用人口占比而非绝对数量,以消除基数差异的影响。
  • 研究养老压力时,应将本指标与65岁及以上女性人口(SP.POP.65UP.FE.IN)配合使用。
  • 分析人口结构变化的经济影响时,可引入GDP增速和劳动生产率增速作为结果变量。

常见错误用法

错误做法:直接比较中国与美国的15-64岁女性人口绝对数值,称“中国劳动力远超过美国”。

正确做法:使用相对指标(如占全球比例)或将绝对数值除以总人口得到占比后进行比较。

人口基数差异导致绝对数比较缺乏实际经济意义,且中国人口总量约为美国四倍,劳动力规模对比需考虑基数效应。

错误做法:将2020年后中国该指标的下降趋势直接解读为“劳动力严重短缺即将来临”。

正确做法:结合女性劳动参与率、行业需求结构和劳动力流动趋势综合判断劳动力供给状况。

绝对人数下降仅反映人口规模变化,不直接等同于劳动力供给缺口,后者还需考虑劳动参与率和就业结构因素。

错误做法:将中国该指标与男性劳动年龄人口简单相加后用于预测整体劳动力市场供需平衡。

正确做法:在相加前应验证两性数据的时间一致性和统计口径匹配性,并引入劳动参与率和分年龄段就业率进行加权估算。

男女劳动年龄人口存在不同的年龄结构和劳动参与率特征,直接相加可能高估或低估实际劳动力供给。

错误做法:将该指标的年度变化率直接等同于人口政策效果的唯一衡量标准。

正确做法:应将变化率与生育政策调整时间窗口、出生率变化和女性教育水平提升等因素纳入多因素分析框架。

人口结构变化受多种因素驱动,单一指标的年度变化受基数效应、统计修订等多种非政策因素影响。

错误做法:使用该指标预测未来十年消费市场规模变化时,假设历史增长率将线性延续。

正确做法:应引入人口预测模型(如联合国人口 prospect 数据),并考虑老龄化对消费结构的影响。

人口增长受生育率、死亡率和迁移率共同约束,线性外推忽视了结构转折点的可能性。

实际应用场景

  • 女性劳动参与率的跨国差异研究:比较中国与主要贸易伙伴国女性劳动参与率差异,分析其对制造业出口竞争力的影响 被解释变量(劳动力供给规模的代理变量) 控制女性教育水平、行业性别分布和育儿成本等变量后,检验人口结构对劳动参与率的净效应。
  • 老龄化对养老保险基金可持续性的影响评估:结合老年抚养比和女性劳动年龄人口变化,评估养老体系压力 控制变量(劳动力税基规模的间接指标) 将女性15-64岁人口作为劳动力税基的构成部分,与养老保险参保人数和缴费率建立关联模型。
  • 人口结构变化对居民消费结构的影响:分析15-64岁女性人口占比变化与消费升级(尤其是服务消费)之间的关系 解释变量(人口结构因子) 使用面板数据控制收入增长、城市化率和女性就业结构后,检验人口结构对消费结构转型的解释力度。
  • 人口政策调整的滞后效应检验:检验生育政策放宽对女性劳动年龄人口规模变化的影响时滞 被解释变量(政策效果的验证指标) 使用事件研究法,检验2015年全面二孩政策实施前后女性劳动年龄人口变化轨迹是否存在结构性断点。

15-64岁的人口总数,女性常见问题

中国15-64岁女性人口现在有多少?

根据最新数据,2024年中国15-64岁女性人口约为4.72亿人,占全球同等年龄段女性人口的约18%,仍为全球第二大该年龄段女性人口国家,仅次于印度。数据可能随年度修订而略有调整,建议使用时标注数据年份。

中国女性劳动年龄人口为什么在下降?

主要原因是此前出生人口数量逐年下降,导致进入15-64岁区间的年轻女性人口补充量低于退出该区间的年长女性人口数量。这一趋势是中国长期低生育率和人口老龄化的直接结果,但具体影响幅度需结合出生率、死亡率和国际迁移数据综合评估。

女性劳动年龄人口减少会导致劳动力短缺吗?

不一定。劳动力短缺取决于人口结构、劳动参与率和产业结构三者的动态匹配。即使劳动年龄人口绝对数量下降,如果女性劳动参与率提升、行业自动化水平提高或产业结构向知识密集型转型,实际劳动力供给缺口可能并不显著,需要综合多项指标判断。

为什么中国女性劳动年龄人口比美国多很多但人均GDP差距大?

人均GDP取决于劳动力效率、技术水平和资本存量,而非单纯的劳动力数量。中国虽然劳动年龄女性人口绝对规模大,但人均劳动生产率和科技创新水平与发达国家仍存在差距,直接用人口规模判断经济发展水平是不恰当的。

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