女性75-79岁人口（占女性人口的百分比）

Population ages 75-79, female (% of female population)

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指标代码：SP.POP.7579.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 75 to 79 as a percentage of the total female population.

可供参考的中文翻译：75至79岁女性人口占女性总人口的百分比。

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比例，反映人口年龄结构而非绝对规模
受出生率下降和预期寿命延长的共同影响，不同国家老龄化路径存在差异
跨国比较时需注意人口普查方法和数据质量的差异，部分发展中国家数据可能存在较大误差
人口结构变化具有惯性，短期政策干预效果有限，需结合长期队列数据分析
作为比例指标，高值并不必然代表养老负担沉重，需结合劳动年龄人口比例和经济活动参与率综合判断
不同国家退休年龄和老年人界定标准不同，直接比较绝对水平可能产生误导

中国趋势

趋势解读

中国75-79岁女性人口比例在1960年代经历了一段下降期，1967年降至最低点约0.71%。此后持续攀升，尤其是改革开放以来加速上扬。从1960年的0.81%上升至2024年的2.86%，六十四年间增长了约2.05个百分点，最新值为起始年的3.54倍，反映了中国人口老龄化进程的持续深化以及生育率下降后队列效应的逐步显现。

1960年该比例为0.81%，1967年降至最低点0.71%
1979年突破0.93%，1999年达到1.47%
2008年超过1.85%，2015年超过2.07%
2020年以来增速加快，2024年达到2.86%的历史最高值
2020-2024年五年间增长了约0.58个百分点
该比例持续上升主要源于历史低生育率导致的出生人口队列萎缩
人口结构变化具有滞后性，近年上升加速与1960年代出生队列进入高龄阶段有关
比例指标反映相对结构而非绝对人数，中国女性人口基数仍是世界最大，高比例对应庞大绝对数量

全球趋势

趋势解读

全球75-79岁女性人口比例在1960年代基本稳定在1.0%左右，此后缓慢上升。2024年达到2.05%，六十四年间增长了约1.04个百分点，最新值为起始年的2.03倍。与中国相比，全球老龄化速度相对平缓，且在1990年代初曾出现短暂回落，反映出发达国家和发展中国家老龄化进程的不同步性。

1960年全球该比例约为1.01%，此后缓慢攀升
1990-1992年曾出现小幅下降，从约1.40%降至1.35%
2015年突破1.78%，2019年保持在1.79%左右
2024年达到2.05%，为历史最高值
2020-2024年增长了约0.25个百分点
全球平均值为众多发展阶段的国家的加权平均，掩盖了国别差异
部分发展中国家可能因数据缺失或质量较低而影响全球估计的准确性
不同地区进入老龄化社会的时间差异显著，跨国简单平均可能产生误导

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	1.1x	该十年中国该年龄组女性占比出现下降（0.90倍），而全球同期上升（1.06倍），可能反映中国在改革开放前人口政策的特殊效应以及分母（女性总人口）增速相对更快有关，需要结合出生率数据验证。
1970-1979	1.3x	1.2x	中国增速（1.26倍）开始超过全球（1.18倍），可能意味着人口转型进程加快，生育率下降导致的队列效应开始显现，但需结合同期出生率变化趋势确认。
1980-1989	1.2x	1.1x	中国增速（1.15倍）仍高于全球（1.09倍），差距略有收窄，可能反映改革开放初期出生率快速下降的初始影响与全球老龄化趋势的分化。
1990-1999	1.3x	1.1x	中国增速（1.29倍）显著高于全球（1.07倍），差距达到峰值之一，可能与该时期中国生育率加速下滑以及历史出生高峰队列进入高龄阶段有关，需结合出生人口数据验证。
2000-2009	1.3x	1.1x	中国增速（1.26倍）继续大幅领先全球（1.09倍），可能反映1970年代生育率骤降后的队列效应持续累积，同时全球老龄化速度因发展中国家人口年轻化而受到一定缓冲。
2010-2019	1.1x	1.1x	中国增速（1.12倍）有所放缓但仍高于全球（1.07倍），可能与1980年代后出生率降幅收窄有关，也可能部分反映基数效应的影响，需要结合生育率数据进一步验证。
2020-2029	1.3x	1.1x	中国增速（1.26倍）高于全球（1.14倍），可能与1960年代出生队列大批进入75-79岁年龄段有关，而全球增速回升可能反映发达国家加速老龄化与后发国家老龄化叠加的不同步效应。

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	Japan 日本	JPN	7.06
2	Monaco 摩纳哥	MCO	6.17
3	Finland 芬兰	FIN	5.98
4	Bulgaria 保加利亚	BGR	5.77
5	Czechia 捷克	CZE	5.42
6	Portugal 葡萄牙	PRT	5.39
7	Italy 意大利	ITA	5.31
8	Malta 马耳他	MLT	5.24
9	Greece 希腊	GRC	5.17
10	Denmark 丹麦	DNK	5.11
11	Sweden 瑞典	SWE	5.03
12	Latvia 拉脱维亚	LVA	4.93
13	France 法国	FRA	4.90
14	Hungary 匈牙利	HUN	4.89
15	Croatia 克罗地亚	HRV	4.88
16	Estonia 爱沙尼亚	EST	4.87
17	Serbia 塞尔维亚	SRB	4.79
18	Netherlands 荷兰	NLD	4.70
19	San Marino 圣马力诺	SMR	4.65
20	Spain 西班牙	ESP	4.59
21	Lithuania 立陶宛	LTU	4.53
22	United Kingdom 英国	GBR	4.47
23	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	4.46
24	Belgium 比利时	BEL	4.42
25	Switzerland 瑞士	CHE	4.39
26	Romania 罗马尼亚	ROU	4.37
27	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	4.37
28	Liechtenstein 列支敦士登	LIE	4.37
29	Norway 挪威	NOR	4.34
30	Poland 波兰	POL	4.28
31	Germany 德国	DEU	4.23
32	Austria 奥地利	AUT	4.21
33	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	4.13
34	Canada 加拿大	CAN	4.10
35	North Macedonia 北马其顿	MKD	3.84
36	United States 美国	USA	3.80
37	Australia 澳大利亚	AUS	3.80
38	Belarus 白俄罗斯	BLR	3.72
39	Ukraine 乌克兰	UKR	3.68
40	Korea, Rep. 韩国	KOR	3.66
41	New Zealand 新西兰	NZL	3.64
42	Cuba 古巴	CUB	3.64
43	Montenegro 黑山	MNE	3.55
44	Russian Federation 俄罗斯	RUS	3.48
45	Barbados 巴巴多斯	BRB	3.45
46	Uruguay 乌拉圭	URY	3.44
47	Ireland 爱尔兰	IRL	3.34
48	Georgia 格鲁吉亚	GEO	3.20
49	Iceland 冰岛	ISL	3.20
50	Cyprus 塞浦路斯	CYP	3.14
51	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	3.12
52	Luxembourg 卢森堡	LUX	3.06
53	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	3.00
54	Andorra 安道尔	AND	2.99
55	Thailand 泰国	THA	2.98
56	Moldova 摩尔多瓦	MDA	2.90
57	China 中国	CHN	2.86
58	Israel 以色列	ISR	2.86
59	Argentina 阿根廷	ARG	2.80
60	Chile 智利	CHL	2.77
61	Singapore 新加坡	SGP	2.75
62	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	2.74
63	Mauritius 毛里求斯	MUS	2.65
64	Bahamas, The 巴哈马	BHS	2.63
65	Armenia 亚美尼亚	ARM	2.42
66	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	2.42
67	Dominica 多米尼克	DMA	2.42
68	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	2.31
69	Brazil 巴西	BRA	2.22
70	Grenada 格林纳达	GRD	2.22
71	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	2.20
72	Kosovo 科索沃	XKX	2.14
73	Turkiye 土耳其	TUR	2.07
74	Lebanon 黎巴嫩	LBN	2.05
75	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	2.03
76	Palau 帕劳	PLW	2.03
77	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	2.02
78	Colombia 哥伦比亚	COL	1.95
79	Panama 巴拿马	PAN	1.86
80	Peru 秘鲁	PER	1.84
81	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	1.82
82	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	1.72
83	Tunisia 突尼斯	TUN	1.70
84	Viet Nam 越南	VNM	1.68
85	Seychelles 塞舌尔	SYC	1.67
86	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	1.63
87	Mexico 墨西哥	MEX	1.61
88	Suriname 苏里南	SUR	1.58
89	Jamaica 牙买加	JAM	1.58
90	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	1.57
91	Timor-Leste 东帝汶	TLS	1.55
92	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	1.53
93	Cabo Verde 佛得角	CPV	1.51
94	Morocco 摩洛哥	MAR	1.50
95	Tuvalu 图瓦卢	TUV	1.46
96	Malaysia 马来西亚	MYS	1.45
97	Indonesia 印度尼西亚	IDN	1.45
98	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	1.45
99	Tonga 汤加	TON	1.40
100	Myanmar 缅甸	MMR	1.37
101	Paraguay 巴拉圭	PRY	1.35
102	Fiji 斐济	FJI	1.32
103	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	1.30
104	Guyana 圭亚那	GUY	1.29
105	Nepal 尼泊尔	NPL	1.29
106	India 印度	IND	1.28
107	Cambodia 柬埔寨	KHM	1.26
108	South Africa 南非	ZAF	1.23
109	Bhutan 不丹	BTN	1.23
110	Bangladesh 孟加拉国	BGD	1.22
111	Brunei Darussalam 文莱	BRN	1.19
112	Bolivia 玻利维亚	BOL	1.17
113	Algeria 阿尔及利亚	DZA	1.16
114	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	1.14
115	Samoa 萨摩亚	WSM	1.14
116	Philippines 菲律宾	PHL	1.06
117	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	1.03
118	Libya 利比亚	LBY	1.03
119	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	1.01
120	Djibouti 吉布提	DJI	1.01
121	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	0.98
122	Guatemala 危地马拉	GTM	0.97
123	Comoros 科摩罗	COM	0.96
124	Haiti 海地	HTI	0.95
125	Mongolia 蒙古	MNG	0.95
126	Maldives 马尔代夫	MDV	0.94
127	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.93
128	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.92
129	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	0.92
130	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.87
131	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.86
132	Belize 伯利兹	BLZ	0.86
133	Lao PDR 老挝	LAO	0.85
134	Lesotho 莱索托	LSO	0.84
135	Honduras 洪都拉斯	HND	0.83
136	Pakistan 巴基斯坦	PAK	0.83
137	Jordan 约旦	JOR	0.81
138	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.81
139	Namibia 纳米比亚	NAM	0.80
140	Gabon 加蓬	GAB	0.80
141	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.76
142	Rwanda 卢旺达	RWA	0.76
143	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	0.74
144	Iraq 伊拉克	IRQ	0.73
145	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	0.72
146	Guinea 几内亚	GIN	0.71
147	Ghana 加纳	GHA	0.70
148	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.69
149	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	0.68
150	Bahrain 巴林	BHR	0.67
151	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	0.67
152	Oman 阿曼	OMN	0.65
153	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	0.65
154	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.64
155	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.63
156	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.63
157	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.62
158	Benin 贝宁	BEN	0.61
159	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.61
160	Senegal 塞内加尔	SEN	0.61
161	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	0.61
162	Kuwait 科威特	KWT	0.60
163	Malawi 马拉维	MWI	0.60
164	Liberia 利比里亚	LBR	0.59
165	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.59
166	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.58
167	Mozambique 莫桑比克	MOZ	0.58
168	South Sudan 南苏丹	SSD	0.57
169	Togo 多哥	TGO	0.56
170	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.56
171	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.55
172	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.55
173	Nigeria 尼日利亚	NGA	0.55
174	Kenya 肯尼亚	KEN	0.54
175	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.54
176	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.54
177	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.54
178	Angola 安哥拉	AGO	0.54
179	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.53
180	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	0.51
181	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.51
182	Niger 尼日尔	NER	0.50
183	Mali 马里	MLI	0.47
184	Burundi 布隆迪	BDI	0.47
185	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.46
186	Sudan 苏丹	SDN	0.45
187	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.44
188	Uganda 乌干达	UGA	0.40
189	Nauru 瑙鲁	NRU	0.40
190	Zambia 赞比亚	ZMB	0.35
191	Chad 乍得	TCD	0.35
192	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	0.34
193	Qatar 卡塔尔	QAT	0.33
194	Central African Republic 中非共和国	CAF	0.30

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

75-79岁女性人口比例较高意味着该国（或地区）处于人口老龄化阶段，老年人口占比较大，反映出生育率下降和预期寿命延长的综合结果，可能意味着劳动力市场适龄人口比例下降、养老保障体系面临压力增加。

数值较低通常意味着什么

该比例较低通常表示人口结构相对年轻，可能对应较高生育率或预期寿命较短，但也可能反映人口增长较快导致的老年人口占比被稀释。

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比例指标受分母变化影响，年轻人口快速增长可能压低高龄组比例
不同国家人口普查方法、年龄申报准确性和数据修正政策存在差异，影响跨国可比性
该指标仅覆盖75-79岁单一年龄组，无法反映80岁以上高龄老人等其他年龄段的结构特征
人口结构变化是长期过程，短期指标波动可能主要受统计口径或数据修订影响

使用建议

结合65岁及以上女性人口比例（SP.POP.65UP.FE.ZS）综合判断老龄化整体程度
对比劳动年龄女性人口比例（SP.POP.1564.FE.ZS）分析劳动力供给压力
参考绝对数量指标（SP.POP.65UP.FE.IN）评估养老服务绝对需求
分析相邻年龄组数据（如70-74岁女性比例）观察队列变化趋势
结合预期寿命和生育率数据理解老龄化的驱动因素
考虑性别差异，对比男性同龄组数据（SP.POP.7579.MA.5Y）

常见错误用法

错误做法：将该指标排名直接解读为各国养老压力的好坏排序，忽略老龄化与经济发展水平的匹配关系

正确做法：在评估养老压力时，应同时考虑人均收入、医疗水平和养老保障制度完善程度等多维因素

人口老龄化程度本身不直接等同于社会问题，发达国家的高老龄化程度往往伴随完善的社会保障体系

错误做法：将中国该比例的上升简单归因于近年政策变化或医疗技术进步

正确做法：该比例的变化主要反映50-70年前出生队列的代际更替，具有显著滞后性

人口结构指标的变化遵循人口惯性规律，近期数值受历史出生率影响远大于近期政策效果

错误做法：用该比例的绝对值高低来比较不同规模国家的养老需求

正确做法：评估养老需求应同时考虑绝对人数和相对比例

该指标是比例而非绝对数，大国的高龄女性人口绝对数量可能远超比例更高的微型国家

错误做法：将中国增速高于全球等同于中国老龄化问题最为严重

正确做法：应结合发展阶段和基数水平综合比较，关注人口结构与经济能力的协调性

不同国家处于不同人口转型阶段，增速差异反映的是转型速度而非问题的绝对严重程度

实际应用场景

人口老龄化对劳动力供给的影响研究：分析女性老年人口比例上升对劳动年龄女性人口相对占比的影响被解释变量可构建面板数据模型，控制经济增长和教育水平等变量，检验人口结构变化对劳动参与率的滞后效应
养老服务资源配置的区域差异分析：比较不同地区75-79岁女性人口比例与养老机构床位数的匹配程度解释变量需要结合地区经济数据和服务设施统计，注意内生性问题可能源于遗漏变量
人口结构转型的国际比较研究：对比中国与东亚邻国或同等发展阶段国家的老龄化速度差异比较变量可采用标准化年龄结构分解方法，消除人口规模差异，重点关注转型时点和速度的差异
老年女性贫困风险的微观影响因素分析：研究人口结构如何通过家庭代际支持影响个体老年经济状况结构性背景变量需要结合住户调查微观数据，注意宏观结构与微观行为的交互作用