15-64岁的人口（占总人口的百分比）

Population ages 15-64 (% of total population)

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指标代码：SP.POP.1564.TO.ZS所属主题：健康：人口：StructureHealth: Population: Structure

2024最新有效年份

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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

Total population between the ages 15 to 64 as a percentage of the total population. 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岁年龄组人口占人口总量的百分比。人口数据采用事实人口定义，统计所有常住人口，不区分法律地位或国籍。

数据口径与风险提示

数据基于事实人口定义，未必包含所有临时或非常规居住者，各国统计口径可能存在差异
部分国家存在年龄申报错误，尤其在老年人口记录中，可能导致结构偏差
跨国劳动力流动可能显著影响东道国的劳动年龄人口比例，但该指标不反映移民身份
人口预测的准确性随预测期限延长而降低，历史数据修订可能导致数值回溯变化
该比例受出生率和死亡率历史变化共同影响，不宜直接归因于单一政策
各国退休年龄政策不同，实际退出劳动力市场的年龄与15-64岁分组边界可能不匹配

中国趋势

趋势解读

中国15-64岁人口占比从1960年的约55.7%逐步攀升至2010年的历史峰值约72.9%，随后进入下行通道，至2024年降至约69.3%。整个观察期内经历了较为陡峭的上升阶段（1960-2010）和近十年的回落阶段（2010-2024）。这种先升后降的人口年龄结构转变与生育率下行和人口寿命延长的共同作用有关，反映了人口转型理论的典型轨迹。

1960年录得55.70%，1966年探至谷底54.85%，此后持续回升
1978年突破57%，1984年突破63%，1995年突破66%，2004年突破71%
2010年达到峰值72.86%，为六十年间最高点
此后连续十四年下降，2024年最新读数为69.33%
从1960年到2024年，比例累计提升约13.6个百分点
该指标仅反映总人口中的年龄构成，不涉及就业状态或劳动参与率
峰值年份2010年之后的变化受出生率下行影响较大，与劳动力市场供需无直接对应关系
数值下降不代表劳动力绝对数量减少，需结合总人口基数判断

全球趋势

趋势解读

全球15-64岁人口占比从1960年的约57.6%波动上行至2012年前后的峰值约65.2%，此后基本保持稳定，2024年录得约65.1%。上升幅度明显小于中国，峰值出现时间晚于中国约两年。与中国不同的是，全球在2010年代并未出现显著回落，近十年基本在64.8%至65.1%之间窄幅波动，整体已进入高位稳定状态。

1960年录得57.63%，1966年探至谷底56.84%
1995年突破61%，2005年突破64%，此后增速趋缓
2012年达到峰值65.22%，略早于中国的2010年
2012年后未见类似中国的持续下降，整体围绕65%上下浮动
从1960年到2024年，比例累计提升约7.4个百分点
全球数据为各经济体的加权汇总，各国人口结构转变阶段差异显著
高收入国家早已越过峰值并持续下行，而部分发展中国家仍在上升，汇总后呈现高位平稳
该指标无法揭示全球内部的结构性分化，需结合各区域和收入组别数据

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	中国劳动年龄人口比例在此阶段基本持平（倍数0.994），而全球同期略有增长（倍数0.988）。中国1960年代初期的高比例起点已出现边际下降，可能与三年困难时期人口波动有关；全球则延续了战后的缓慢恢复，两者在阶段初期基准水平相近但变动方向略有分化，需要结合该时期的出生率和死亡率数据进一步验证。
1970-1979	1.1x	1.0x	中国该阶段比例增幅（倍数1.054）明显高于全球（倍数1.024），差距较前一十年显著扩大。这主要源于中国1960年代中后期的出生人口相对较少，改革开放后这批人口进入劳动年龄，使得劳动年龄人口占比快速攀升，而全球同期仅保持温和增长。
1980-1989	1.1x	1.0x	中国阶段增幅（倍数1.106）是全球（倍数1.036）的两倍以上，差距为七个十年中最大。中国该阶段正处于改革开放后劳动年龄人口扩张的加速期，人口红利在此阶段逐步积累；全球则受高收入国家老龄化和部分发展中国家年轻人口结构差异的共同作用，增速相对有限。
1990-1999	1.0x	1.0x	中国阶段增幅（倍数1.033）仍高于全球（倍数1.026），但差距已收窄。中国在1990年代进入人口红利的稳定释放期，而全球已接近阶段峰值附近，增长空间收窄，增幅趋于收敛。
2000-2009	1.1x	1.0x	中国阶段增幅（倍数1.065）继续高于全球（倍数1.036），但增幅绝对值较前两个十年有所下降。中国在2005年前后劳动年龄人口占比已接近72%，边际增量递减；全球则进入缓慢攀升阶段。两者增速差距反映了人口转型阶段的不同步性。
2010-2019	1.0x	1.0x	中国出现逆转性变化，比例降至期初的0.957倍，而全球仍维持接近期初水平（倍数0.996）。这是七个十年中唯一出现下降的阶段，中国劳动年龄人口占比自2010年峰值后持续回落，标志着人口红利的消退；而全球整体仍保持稳定，可能与部分发展中国家仍处上升期、部分发达国家回落幅度有限有关，需要结合各收入组别的分年龄段出生率进一步验证。
2020-2029	1.0x	1.0x	中国比例基本持平于期初（倍数0.999），而全球小幅增长（倍数1.004），两者均趋于稳定。中国自2010年代快速下降后已接近底部企稳阶段，未来边际变化将更为平缓；全球则延续高位窄幅波动，整体人口结构已进入相对均衡状态。

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	Qatar 卡塔尔	QAT	83.3
2	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	82.1
3	Kuwait 科威特	KWT	78.7
4	Bahrain 巴林	BHR	77.4
5	Maldives 马尔代夫	MDV	75.8
6	Singapore 新加坡	SGP	74.7
7	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	73.2
8	Jamaica 牙买加	JAM	73.1
9	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	72.8
10	Oman 阿曼	OMN	72.6
11	Bhutan 不丹	BTN	72.6
12	Brunei Darussalam 文莱	BRN	72.3
13	Andorra 安道尔	AND	72.2
14	Mauritius 毛里求斯	MUS	71.7
15	Seychelles 塞舌尔	SYC	71.5
16	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	70.6
17	Malaysia 马来西亚	MYS	70.5
18	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	70.4
19	Palau 帕劳	PLW	70.4
20	Bahamas, The 巴哈马	BHS	70.3
21	Korea, Rep. 韩国	KOR	70.2
22	Colombia 哥伦比亚	COL	69.9
23	Thailand 泰国	THA	69.9
24	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	69.6
25	China 中国	CHN	69.3
26	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	69.3
27	Cyprus 塞浦路斯	CYP	69.3
28	Brazil 巴西	BRA	69.3
29	Kosovo 科索沃	XKX	69.2
30	Dominica 多米尼克	DMA	69.2
31	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	69.0
32	Chile 智利	CHL	68.9
33	Luxembourg 卢森堡	LUX	68.7
34	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	68.7
35	Belize 伯利兹	BLZ	68.4
36	Myanmar 缅甸	MMR	68.4
37	Grenada 格林纳达	GRD	68.3
38	Turkiye 土耳其	TUR	68.3
39	India 印度	IND	68.2
40	Cuba 古巴	CUB	68.1
41	Indonesia 印度尼西亚	IDN	68.1
42	Viet Nam 越南	VNM	67.7
43	Cabo Verde 佛得角	CPV	67.6
44	Libya 利比亚	LBY	67.6
45	South Africa 南非	ZAF	67.4
46	Mexico 墨西哥	MEX	67.2
47	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	67.2
48	Ukraine 乌克兰	UKR	67.1
49	Armenia 亚美尼亚	ARM	67.1
50	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	67.0
51	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	66.8
52	Peru 秘鲁	PER	66.8
53	Malta 马耳他	MLT	66.8
54	Philippines 菲律宾	PHL	66.6
55	Iceland 冰岛	ISL	66.6
56	Suriname 苏里南	SUR	66.5
57	Tunisia 突尼斯	TUN	66.4
58	Fiji 斐济	FJI	66.4
59	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	66.2
60	Morocco 摩洛哥	MAR	66.2
61	Barbados 巴巴多斯	BRB	66.2
62	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	66.1
63	Belarus 白俄罗斯	BLR	66.0
64	Argentina 阿根廷	ARG	66.0
65	Djibouti 吉布提	DJI	66.0
66	Spain 西班牙	ESP	65.9
67	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	65.9
68	Panama 巴拿马	PAN	65.8
69	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	65.7
70	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	65.7
71	Uruguay 乌拉圭	URY	65.7
72	Ireland 爱尔兰	IRL	65.6
73	Russian Federation 俄罗斯	RUS	65.5
74	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	65.5
75	Bangladesh 孟加拉国	BGD	65.5
76	San Marino 圣马力诺	SMR	65.3
77	Austria 奥地利	AUT	65.2
78	North Macedonia 北马其顿	MKD	65.2
79	Lao PDR 老挝	LAO	65.1
80	Lithuania 立陶宛	LTU	65.1
81	Canada 加拿大	CAN	65.1
82	Nepal 尼泊尔	NPL	65.1
83	Poland 波兰	POL	65.1
84	Switzerland 瑞士	CHE	65.0
85	Norway 挪威	NOR	65.0
86	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	65.0
87	Honduras 洪都拉斯	HND	65.0
88	Paraguay 巴拉圭	PRY	64.9
89	Jordan 约旦	JOR	64.8
90	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	64.8
91	United States 美国	USA	64.7
92	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	64.7
93	New Zealand 新西兰	NZL	64.7
94	Hungary 匈牙利	HUN	64.6
95	Bolivia 玻利维亚	BOL	64.6
96	Netherlands 荷兰	NLD	64.5
97	Australia 澳大利亚	AUS	64.4
98	Romania 罗马尼亚	ROU	64.3
99	Haiti 海地	HTI	64.1
100	Guyana 圭亚那	GUY	64.1
101	Cambodia 柬埔寨	KHM	64.0
102	Montenegro 黑山	MNE	64.0
103	Moldova 摩尔多瓦	MDA	64.0
104	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	64.0
105	Botswana 博茨瓦纳	BWA	63.8
106	Czechia 捷克	CZE	63.8
107	Lebanon 黎巴嫩	LBN	63.7
108	Guatemala 危地马拉	GTM	63.6
109	Georgia 格鲁吉亚	GEO	63.6
110	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	63.5
111	Bulgaria 保加利亚	BGR	63.5
112	Italy 意大利	ITA	63.5
113	Belgium 比利时	BEL	63.4
114	Denmark 丹麦	DNK	63.4
115	United Kingdom 英国	GBR	63.3
116	Algeria 阿尔及利亚	DZA	63.1
117	Estonia 爱沙尼亚	EST	63.1
118	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	63.1
119	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	63.0
120	Serbia 塞尔维亚	SRB	63.0
121	Germany 德国	DEU	62.9
122	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	62.9
123	Croatia 克罗地亚	HRV	62.9
124	Latvia 拉脱维亚	LVA	62.9
125	Greece 希腊	GRC	62.8
126	Mongolia 蒙古	MNG	62.7
127	Portugal 葡萄牙	PRT	62.7
128	Eswatini 斯威士兰	SWZ	62.4
129	Sweden 瑞典	SWE	62.3
130	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	62.2
131	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	62.0
132	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	62.0
133	Lesotho 莱索托	LSO	61.6
134	Finland 芬兰	FIN	61.5
135	France 法国	FRA	61.3
136	Kiribati 基里巴斯	KIR	61.1
137	Timor-Leste 东帝汶	TLS	61.1
138	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	60.9
139	Ghana 加纳	GHA	60.5
140	Tuvalu 图瓦卢	TUV	60.4
141	Kenya 肯尼亚	KEN	60.2
142	Israel 以色列	ISR	60.0
143	Iraq 伊拉克	IRQ	60.0
144	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	59.9
145	Gabon 加蓬	GAB	59.4
146	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	59.4
147	Nauru 瑙鲁	NRU	59.4
148	Namibia 纳米比亚	NAM	59.3
149	Pakistan 巴基斯坦	PAK	59.0
150	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	59.0
151	Japan 日本	JPN	58.8
152	Rwanda 卢旺达	RWA	58.7
153	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	58.7
154	Comoros 科摩罗	COM	58.4
155	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	58.3
156	Senegal 塞内加尔	SEN	58.2
157	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	58.1
158	South Sudan 南苏丹	SSD	58.1
159	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	58.0
160	Tonga 汤加	TON	57.9
161	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	57.7
162	Eritrea 厄立特里亚	ERI	57.7
163	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	57.4
164	Madagascar 马达加斯加	MDG	57.3
165	Togo 多哥	TGO	57.3
166	Liberia 利比里亚	LBR	57.2
167	Malawi 马拉维	MWI	56.7
168	Gambia, The 冈比亚	GMB	56.7
169	Zambia 赞比亚	ZMB	56.6
170	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	56.6
171	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	56.5
172	Yemen, Rep. 也门	YEM	56.3
173	Sudan 苏丹	SDN	56.2
174	Nigeria 尼日利亚	NGA	55.9
175	Cameroon 喀麦隆	CMR	55.8
176	Samoa 萨摩亚	WSM	55.7
177	Guinea 几内亚	GIN	55.6
178	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	55.5
179	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	55.5
180	Benin 贝宁	BEN	55.3
181	Afghanistan 阿富汗	AFG	54.7
182	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	54.4
183	Uganda 乌干达	UGA	54.3
184	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	54.1
185	Angola 安哥拉	AGO	52.8
186	Burundi 布隆迪	BDI	52.8
187	Mozambique 莫桑比克	MOZ	52.8
188	Chad 乍得	TCD	51.8
189	Mali 马里	MLI	51.5
190	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	50.9
191	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	50.8
192	Niger 尼日尔	NER	50.8
193	Monaco 摩纳哥	MCO	50.4
194	Central African Republic 中非共和国	CAF	48.8

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

劳动年龄人口在总人口中占比较高，通常意味着潜在的劳动力供给相对充裕，人口抚养负担相对较轻，可能为经济增长提供人口红利窗口期。

数值较低通常意味着什么

劳动年龄人口占比下降，通常伴随老龄化进程加快，潜在的劳动力供给减少，抚养比上升，社会养老和医疗保障压力增大。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标仅描述人口年龄构成，不直接反映实际劳动力参与程度、就业率或劳动生产率
老年劳动参与率差异显著，部分国家退休年龄延后可能使65岁以上人口仍从事经济活动
跨国对比时需注意各国人口统计体系的质量差异和年龄申报准确性
该比例受人口基数影响，劳动年龄人口绝对数量的变化与占比变化可能方向不一致
劳动力素质、教育水平和技能结构无法从该指标中获知
跨境劳动力流动可能显著改变输入国的劳动年龄人口比例，但不影响输出国的该比例

常见错误用法

错误做法：将该指标直接等同于劳动参与率或就业率进行分析

正确做法：使用专门的劳动参与率指标（如SL.TLF.CACT.ZS）来评估实际劳动力供给

该指标仅描述15-64岁人口占总人口的比例，与个人是否参与经济活动无直接对应关系，劳动参与率受退休制度、教育普及度等因素影响，与年龄构成是不同维度

错误做法：将劳动年龄人口比例下降直接解读为劳动力短缺

正确做法：需同时考察劳动年龄人口绝对数量和劳动生产率变化

比例下降可能伴随总人口减少，劳动力绝对数量未必减少；此外生产率提升可在劳动力减少情况下维持产出水平

错误做法：直接用该指标进行跨国经济竞争力对比，不做口径校正

正确做法：需评估各国人口统计体系差异和年龄申报准确性后再对比

各国对常住人口的定义、年龄申报精度存在系统性差异，部分发展中国家年龄堆集现象可能导致比例偏差，进而影响跨国比较的可靠性

错误做法：用该指标预测短期劳动力市场供需变化

正确做法：该指标反映中长期人口结构趋势，短期分析应使用就业和失业数据

人口年龄结构转变是数十年尺度的渐进过程，受出生率和死亡率历史变化共同作用，无法捕捉短期劳动力市场波动

错误做法：将比例变化简单归因于单一政策因素

正确做法：需综合考量出生率、死亡率、国际移民和统计方法修订等多重因素

该比例受人口基数和历史出生率、死亡率共同驱动，任何单一政策都难以完全解释其变化；此外统计口径修订也可能导致数值回溯变化

实际应用场景

人口红利窗口期对经济增长的影响研究：在分析东亚经济体（尤其是中国）1990-2010年间经济快速增长时，评估人口结构转变对经济增长的贡献解释变量（核心机制变量）可结合实际GDP增长率和劳动生产率数据，通过面板回归或增长核算框架，将该比例的变化作为人力资本积累的代理变量，分离人口结构因素对增长的贡献
老龄化对社会保障体系可持续性的冲击评估：在评估各国养老基金压力和医疗保障负担时，研究人口年龄结构变化与财政支出的关联控制变量将该指标作为人口结构的控制变量，纳入关于财政支出或社会福利支出的回归模型中，以隔离年龄结构对财政压力的独立影响
跨境劳动力流动对东道国人口结构的补偿效应分析：在研究移民政策对接收国劳动力供给的影响时，评估移民如何改变东道国的劳动年龄人口占比对比变量可对比移民比例较高国家与移民比例较低国家在该指标上的差异，结合移民流入规模数据，分析跨境流动对年龄结构的补偿或加剧效应
人口结构转变与消费结构升级的关联性检验：在研究人口老龄化对消费结构的影响时，检验不同年龄组人口占比变化与特定品类消费占比变化的关联稳健性检验变量可将中位数年龄或65岁及以上人口占比作为替代指标，对主要结论进行稳健性检验，验证人口结构转变相关发现的稳定性