 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
1960
79.519
1971
81.516
1981
75.456
1992
70.654
2003
63.507
2013
58.807
2024
57.893
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 国家/地区 | 年龄依赖比(占劳动年龄人口的百分比)(%) |
|---|---|---|
| 1960 | 阿鲁巴 | 83.046 |
| 1960 | 撒哈拉以南非洲东部和南部 | 88.968 |
| 1960 | 阿富汗 | 81.061 |
| 1960 | 撒哈拉以南非洲西部和中部 | 81.439 |
| 1960 | 安哥拉 | 79.938 |
| 1960 | 阿尔巴尼亚 | 87.482 |
| 1960 | 安道尔 | 51.57 |
| 1960 | 阿拉伯世界 | 88.588 |
| 1960 | 阿拉伯联合酋长国 | 67.004 |
| 1960 | 阿根廷 | 57.46 |
Age dependency ratio (% of working-age population)。覆盖 265 个国家、65 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03
指标详情
指标解释
指标定义Age dependency ratio (% of working-age population)
数据类型国家级面板数据，覆盖265个国家。
时间跨度1960-2024年，共65年连续面板数据。
应用场景
- 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
- 结合其他指标做相关性与多元回归研究
- 分析时间趋势与区域差异
- 政策评估（DID、PSM-DID 等准自然实验）
- 构建综合评价指标体系（熵值法等）
04
技术文档
数据说明书（Data Dictionary）
数据来源
数据整理自世界银行。经人工校验与交叉比对，确保数据准确性。
部分缺失值已通过线性插值补齐，原始数据与插值数据均可分别下载。
| 变量名 | 中文名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| year | 年份 | int | 1960-2024 |
| region | 国家/地区 | string | 国家/地区名称 |
| country-34a40ffa2fc9019e0ba57e3779f2-nianlingyilaibizhanlaodongnianlingrenkoudebaifenbi-994600 | 年龄依赖比(占劳动年龄人口的百分比) | float | Age dependency ratio (% of working-age population) |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 年龄依赖比(占劳动年龄人口的百分比)面板数据(1960-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ffa2fc9019e0ba57e3779f2-nianlingyilaibizhanlaodongnianlingrenkoudebaifenbi-994600, 2026-03-06.
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Stata 读取代码
下载数据后，可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构：
* 读取数据
use "country_nianlingyilaibizhanl_1960_2024.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码国家变量（如尚未编码）
encode region, gen(country_id)
* 设定面板数据结构
xtset country_id year
* 描述性统计
summarize country_nianlingyilaibizhanl, detail
* 简单面板回归示例
xtreg country_nianlingyilaibizhanl x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "country-34a40ffa2fc9019e0ba57e3779f2-nianlingyilaibizhanlaodongnianlingrenkoudebaifenbi-994600_1960_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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