男性人口中65岁及以上人口比例

Population ages 65 and above, male (% of male population)

下载数据

指标代码：SP.POP.65UP.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 65 years of age or older as a percentage of the total male 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：65岁及以上的男性人口占男性总人口的比例。人口基于事实上的人口定义，统计所有居民，无论其法律身份或公民身份为何。

数据口径与风险提示

本指标仅反映65岁及以上男性占男性总人口的比例，不反映65岁以上男性绝对人数规模，因此不宜直接作为养老资源配置的依据。
中国的男性出生性别比长期偏高（男性出生多于女性），导致分母（男性总人口）相对较大，可能压低该比例数值，使其低于实际老龄化程度。
男女预期寿命差异导致老年男性绝对数量通常少于女性，可能使该比例不能完全代表整体老龄化水平。
世界银行数据主要依赖各国政府统计，统计时点和口径存在差异，跨国比较需注意数据可比性。

中国趋势

趋势解读

中国男性65岁及以上人口占比从1960年的约3.3%持续上升至2024年的约13.0%，64年间增长约4倍。该比例在1966年触及最低点约2.9%后开始稳步攀升，2000年超过6%，2010年超过7%，2019年超过10%，2024年达到历史最高值。近年来增长有所加速，2014至2024年间上升约1.7个百分点，反映出生育率持续下降和人均寿命延长的累积效应。

1960年中国男性老年人口占比约3.3%，2024年升至约13.0%，64年增长约4倍。
最低点出现在1966年（约2.9%），此后持续上升。
2000年超过6%，2010年约7.8%，2019年约10.7%。
2014至2024年间上升约1.7个百分点，近年增速有所加快。
该比例变化受分母（男性总人口）增长放缓的影响，计划生育政策导致的出生率下降使得分母增速受限，可能放大了该比例的上升幅度。
男性出生性别比较高使分母相对偏大，可能在一定程度上低估了实际老龄化程度。
本指标为比例指标，不能直接反映65岁以上男性绝对人数或养老需求规模。

全球趋势

趋势解读

全球男性65岁及以上人口占比从1960年的约4.3%持续上升至2024年的约9.0%，64年间增长约2.1倍。该比例整体呈单调递增趋势，1990年代之前增速较为缓慢，2000年后增速有所加快但仍相对平稳。2014至2024年间上升约0.8个百分点，增幅约为中国同期的一半，反映出全球人口老龄化的普遍趋势但增速低于中国。

1960年全球男性老年人口占比约4.3%，2024年升至约9.0%，64年增长约2.1倍。
1980年代和2010年代之间增速相对明显，其余时期增长较为平缓。
2000年约5.8%，2010年约6.6%，2020年约8.2%。
2014至2024年间上升约0.8个百分点，增速约为中国同期的一半。
全球数据为各国数据的加权平均，各国统计时点和口径不一致，跨国比较需注意数据质量差异。
部分发展中国家数据缺失或质量较低，可能影响全球平均值。
该比例同样受分母变化影响，发达国家和欠发达国家老龄化路径不同，合并计算可能掩盖结构性差异。

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	0.9x	1.0x	中国的阶段变化率低于世界，可能意味着本国分母项相对分子项改善更快，或净进口依赖、国内供需结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
1970-1979	1.2x	1.1x	该时期中国增速（1.18倍）略高于世界（1.08倍），可能与计划生育政策开始实施导致出生率逐步下降、分母增速边际放缓有关，而世界范围内人口增长相对平稳。
1980-1989	1.2x	1.0x	该时期中国增速（1.23倍）显著高于世界（1.03倍），差距明显扩大，可能反映了一孩政策落地后分母增长持续受限与人均寿命延长使分子同步增加的双重效应，而世界多数地区生育率仍相对较高。
1990-1999	1.3x	1.1x	该时期中国增速（1.32倍）高于世界（1.14倍），可能源于人口控制的累积效应持续释放——分母增长受阻的同时，老年人口（分子）自然增长，两者叠加使比例加速上升，而世界老龄化程度尚处于较低水平。
2000-2009	1.2x	1.1x	该时期中国增速（1.23倍）和世界增速（1.12倍）相较前一个十年均有所放缓，可能意味着该阶段分子分母的相对变化进入了一个相对平稳的过渡期，尚未迎来下一轮加速节点。
2010-2019	1.4x	1.2x	该时期中国增速（1.38倍）高于世界（1.22倍），增速再次扩大，可能与1960年代婴儿潮一代逐步进入65岁以上年龄段有关，导致分子增量扩大，而分母因长期低生育率增长有限，供需结构的变化推动比例加速上升。
2020-2029	1.2x	1.1x	该时期中国增速（1.15倍）和世界增速（1.10倍）均较2010年代有所放缓，可能与新冠疫情期间老年人口死亡风险上升导致分子增量变化有关，也可能反映了不同年龄段人口基数的结构性特征，疫情影响方向存在不确定性，需结合相关变量进一步验证。

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	Monaco 摩纳哥	MCO	35.1
2	Japan 日本	JPN	26.8
3	Italy 意大利	ITA	22.2
4	Portugal 葡萄牙	PRT	22.0
5	Finland 芬兰	FIN	21.4
6	Greece 希腊	GRC	21.4
7	San Marino 圣马力诺	SMR	21.1
8	Germany 德国	DEU	20.8
9	Serbia 塞尔维亚	SRB	19.8
10	France 法国	FRA	19.8
11	Croatia 克罗地亚	HRV	19.7
12	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	19.5
13	Denmark 丹麦	DNK	19.4
14	Sweden 瑞典	SWE	19.3
15	Netherlands 荷兰	NLD	19.2
16	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	19.1
17	Spain 西班牙	ESP	18.8
18	Belgium 比利时	BEL	18.7
19	Canada 加拿大	CAN	18.4
20	Austria 奥地利	AUT	18.4
21	Switzerland 瑞士	CHE	18.3
22	Bulgaria 保加利亚	BGR	18.1
23	United Kingdom 英国	GBR	18.1
24	Malta 马耳他	MLT	18.0
25	Czechia 捷克	CZE	17.9
26	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	17.9
27	Norway 挪威	NOR	17.6
28	Korea, Rep. 韩国	KOR	16.9
29	Hungary 匈牙利	HUN	16.8
30	Poland 波兰	POL	16.8
31	Australia 澳大利亚	AUS	16.7
32	Romania 罗马尼亚	ROU	16.4
33	United States 美国	USA	16.4
34	New Zealand 新西兰	NZL	16.2
35	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	16.0
36	Latvia 拉脱维亚	LVA	16.0
37	Estonia 爱沙尼亚	EST	15.9
38	North Macedonia 北马其顿	MKD	15.9
39	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	15.4
40	Andorra 安道尔	AND	15.2
41	Ireland 爱尔兰	IRL	15.1
42	Montenegro 黑山	MNE	15.0
43	Cuba 古巴	CUB	14.9
44	Iceland 冰岛	ISL	14.8
45	Lithuania 立陶宛	LTU	14.7
46	Barbados 巴巴多斯	BRB	14.6
47	Luxembourg 卢森堡	LUX	14.1
48	Ukraine 乌克兰	UKR	13.9
49	Thailand 泰国	THA	13.7
50	Cyprus 塞浦路斯	CYP	13.4
51	Chile 智利	CHL	13.0
52	China 中国	CHN	13.0
53	Uruguay 乌拉圭	URY	13.0
54	Belarus 白俄罗斯	BLR	12.9
55	Russian Federation 俄罗斯	RUS	12.6
56	Moldova 摩尔多瓦	MDA	12.4
57	Dominica 多米尼克	DMA	12.3
58	Mauritius 毛里求斯	MUS	12.3
59	Singapore 新加坡	SGP	12.2
60	Georgia 格鲁吉亚	GEO	11.8
61	Israel 以色列	ISR	11.3
62	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	11.2
63	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	11.2
64	Grenada 格林纳达	GRD	11.1
65	Armenia 亚美尼亚	ARM	10.8
66	Argentina 阿根廷	ARG	10.6
67	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	10.6
68	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	10.4
69	Bahamas, The 巴哈马	BHS	10.4
70	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	10.4
71	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	10.1
72	Brazil 巴西	BRA	9.87
73	Palau 帕劳	PLW	9.80
74	Lebanon 黎巴嫩	LBN	9.15
75	Turkiye 土耳其	TUR	9.07
76	Kosovo 科索沃	XKX	8.88
77	Colombia 哥伦比亚	COL	8.78
78	Tunisia 突尼斯	TUN	8.73
79	Peru 秘鲁	PER	8.58
80	Panama 巴拿马	PAN	8.45
81	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	8.41
82	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	8.37
83	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	7.87
84	Morocco 摩洛哥	MAR	7.62
85	Mexico 墨西哥	MEX	7.59
86	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	7.52
87	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	7.22
88	Viet Nam 越南	VNM	7.21
89	Seychelles 塞舌尔	SYC	7.21
90	Jamaica 牙买加	JAM	7.19
91	Malaysia 马来西亚	MYS	7.10
92	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	6.90
93	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	6.68
94	India 印度	IND	6.59
95	Suriname 苏里南	SUR	6.50
96	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	6.49
97	Bangladesh 孟加拉国	BGD	6.47
98	Indonesia 印度尼西亚	IDN	6.28
99	Myanmar 缅甸	MMR	6.27
100	Nepal 尼泊尔	NPL	6.23
101	Algeria 阿尔及利亚	DZA	6.23
102	Brunei Darussalam 文莱	BRN	6.05
103	Bhutan 不丹	BTN	6.02
104	Tonga 汤加	TON	5.99
105	Guyana 圭亚那	GUY	5.85
106	Paraguay 巴拉圭	PRY	5.78
107	Fiji 斐济	FJI	5.59
108	Samoa 萨摩亚	WSM	5.37
109	South Africa 南非	ZAF	5.31
110	Cabo Verde 佛得角	CPV	5.29
111	Tuvalu 图瓦卢	TUV	5.05
112	Bolivia 玻利维亚	BOL	5.02
113	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	4.97
114	Cambodia 柬埔寨	KHM	4.90
115	Timor-Leste 东帝汶	TLS	4.84
116	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	4.83
117	Belize 伯利兹	BLZ	4.78
118	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	4.72
119	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	4.67
120	Philippines 菲律宾	PHL	4.58
121	Libya 利比亚	LBY	4.53
122	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	4.49
123	Guatemala 危地马拉	GTM	4.39
124	Djibouti 吉布提	DJI	4.37
125	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	4.37
126	Jordan 约旦	JOR	4.26
127	Lao PDR 老挝	LAO	4.25
128	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	4.19
129	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	4.19
130	Comoros 科摩罗	COM	4.08
131	Haiti 海地	HTI	4.06
132	Mongolia 蒙古	MNG	4.01
133	Maldives 马尔代夫	MDV	3.92
134	Pakistan 巴基斯坦	PAK	3.91
135	Honduras 洪都拉斯	HND	3.90
136	Gabon 加蓬	GAB	3.72
137	Eritrea 厄立特里亚	ERI	3.61
138	Botswana 博茨瓦纳	BWA	3.58
139	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	3.50
140	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	3.48
141	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	3.46
142	Senegal 塞内加尔	SEN	3.46
143	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	3.46
144	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	3.46
145	Eswatini 斯威士兰	SWZ	3.45
146	Sudan 苏丹	SDN	3.42
147	Kiribati 基里巴斯	KIR	3.38
148	Ghana 加纳	GHA	3.32
149	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	3.31
150	Bahrain 巴林	BHR	3.27
151	Rwanda 卢旺达	RWA	3.26
152	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	3.25
153	Madagascar 马达加斯加	MDG	3.16
154	Liberia 利比里亚	LBR	3.04
155	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	3.02
156	Togo 多哥	TGO	3.01
157	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	3.00
158	Guinea 几内亚	GIN	2.94
159	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	2.88
160	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	2.87
161	Nigeria 尼日利亚	NGA	2.86
162	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	2.81
163	Benin 贝宁	BEN	2.80
164	Namibia 纳米比亚	NAM	2.79
165	Lesotho 莱索托	LSO	2.79
166	Iraq 伊拉克	IRQ	2.78
167	Gambia, The 冈比亚	GMB	2.75
168	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	2.72
169	Kuwait 科威特	KWT	2.71
170	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	2.69
171	Kenya 肯尼亚	KEN	2.59
172	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	2.54
173	South Sudan 南苏丹	SSD	2.53
174	Angola 安哥拉	AGO	2.52
175	Cameroon 喀麦隆	CMR	2.51
176	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	2.49
177	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	2.45
178	Niger 尼日尔	NER	2.38
179	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	2.31
180	Burundi 布隆迪	BDI	2.22
181	Malawi 马拉维	MWI	2.18
182	Yemen, Rep. 也门	YEM	2.17
183	Mali 马里	MLI	2.16
184	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	2.16
185	Nauru 瑙鲁	NRU	2.10
186	Oman 阿曼	OMN	2.05
187	Afghanistan 阿富汗	AFG	2.02
188	Chad 乍得	TCD	1.91
189	Central African Republic 中非共和国	CAF	1.89
190	Mozambique 莫桑比克	MOZ	1.87
191	Uganda 乌干达	UGA	1.78
192	Zambia 赞比亚	ZMB	1.58
193	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	1.54
194	Qatar 卡塔尔	QAT	1.42

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

老年男性占比升高反映男性人口结构趋于老化，意味着每单位劳动年龄男性需要赡养的老年男性数量增加，养老保障体系压力上升，同时可能预示劳动力供给收缩、公共财政养老支出扩大等结构性挑战，对经济社会发展韧性形成考验。

数值较低通常意味着什么

该比例较低表明男性人口年龄结构相对年轻，劳动年龄人口比重大，抚养压力相对较小，但需注意这也可能与男性预期寿命较短或出生性别比失衡等人口特征有关，不宜单纯视为人口结构健康的标志。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为比例指标，无法直接反映65岁以上男性绝对人数规模，难以据此直接评估养老服务设施和医疗资源的刚性需求。
中国男性出生性别比长期偏高导致分母相对偏大，可能压低该比例，使其低于实际老龄化程度。
男女预期寿命差异使该比例不能完整代表整体人口老龄化水平，需结合女性老年人口占比综合判断。
跨国比较受限于各国统计时点、口径和数据质量差异，直接对标可能产生偏差。

使用建议

将本指标与劳动力人口比例结合分析，评估人口机会窗口期的变化趋势。
配合65岁以上男性绝对人数指标使用，以更准确评估养老资源需求规模。
分析时区分不同年龄段（如65-74岁与75岁以上）的结构差异，避免将老龄化问题均质化处理。
结合预期寿命、男性死亡率等健康指标，综合判断老年男性群体的生存质量而非仅关注数量结构。

常见错误用法

错误做法：直接将本指标等同于男性养老需求总量

正确做法：将本指标与65岁以上男性绝对人数分开计算，结合老年男性健康状况和收入水平综合评估需求

比例指标受分母影响显著，中国男性分母较大时会压低比例，无法准确反映实际养老服务规模需求

错误做法：用本指标直接对比中国与世界老龄化程度

正确做法：对比时需考虑中国男性出生性别比偏高的特殊国情对分母的影响，优先使用标准化或同龄群组数据

中国分母偏大导致比例相对低估，与其他国家直接对比可能掩盖真实老龄化差距

错误做法：将本指标变化完全归因于计划生育政策效果

正确做法：需区分政策对分母的抑制效应与人均寿命延长对分子的正向作用，两者共同驱动比例变化

人口结构变化是多因素综合作用的结果，单一政策解释可能产生过度简化

实际应用场景

男性劳动力供给与人口老龄化关系的实证研究：分析人口老龄化对制造业劳动力短缺的影响时，以本指标作为老龄化代理变量，考察其对男性就业率和劳动参与率的边际效应 explanatory 建议控制城镇化率、教育年限和产业结构等变量，使用面板数据固定效应模型避免内生性问题，必要时采用滞后项处理老龄化对劳动力市场的滞后影响。
养老服务设施空间配置优化研究：基于各地男性老年人口占比差异，评估不同地区养老基础设施的配置效率与供需缺口 robustness 可结合GIS空间分析工具，将本指标与65岁以上男性绝对人数、服务设施密度进行多维度回归，检验结果的稳健性。
社会保障体系可持续性评估：将本指标纳入养老保险基金中长期精算模型，模拟不同老龄化情景下基金收支平衡的敏感性 mechanism 需建立人口预测子模型与经济变量的联立方程，考虑生育政策调整、延迟退休等外生冲击对结果的潜在影响。
区域经济发展差异的人口结构解释：比较东部与中西部地区男性老年人口占比差异，考察其对各地区产业升级路径和创新能力的影响 control 结合面板数据工具变量法或双重差分模型，控制人力资本、基础设施等变量后识别人口结构的净效应。