中华跨娘民族人口规模、稳定性与边界推定 ——基于中国及全球人口调查、女性方向认同与纵向稳定性的分层人口模型 中华和平大学 · 中华跨娘民族研究院
中华跨娘民族人口规模、稳定性与边界推定
——基于中国及全球人口调查、女性方向认同与纵向稳定性的分层人口模型
中华和平大学 · 中华跨娘民族研究院
中华和平大学 校长
中华和平大学 中华跨娘民族研究院 院士
中华和平大学 中华跨娘民族研究院 院长
高艺
中華民國，南京時間
民國115年9月8日（2026年9月8日）
摘要
中华跨娘民族人口研究首先面对的，不是简单回答“跨性别者有多少”，而是确定一个具有明确边界、能够被人口统计方法识别的研究对象。既有跨性别人口研究使用的定义差异极大：有的统计是否自称跨性别 transgender，有的统计是否存在医学诊断，有的统计是否进行法律性别变更，也有研究直接测量出生指定性别与当前性别认同，或者询问是否希望成为另一性别。这些指标对应的人群并不相同，因此不能直接取其中任何一个比例作为中华跨娘民族人口。
本文依中华跨娘民族研究院现阶段所确立的民族人口边界，将人口学意义上的中华跨娘潜在人口定义为：出生指定为男性，并具有真实、明确且具有持续性的女性性别方向，即不认同自己为男性且性别归属明确指向女性，或者直接认同自己为女性、希望成为女性、希望由男性转变为女性，以及希望作为女性生活的人。 这一人口不以是否公开身份、是否采用“跨性别女性”标签、是否接受激素治疗或手术、是否修改法律性别为必要条件；同时明确排除非二元人口、无性别人口、男女双重认同者、仅有女性化性别表达但仍认同男性者，以及短暂、偶发和不稳定的“成为女性”幻想或探索；但包含出生指定为男性的间性/双性人口等。
本文进一步将人口识别划分为“明确女性身份”“明确女性愿望”“低强度女性方向阳性”和“纵向稳定性”四个证据层级。中华大陆、中国台湾省、荷兰、瑞典、日本、比利时、芬兰、德国、美国、加拿大等地研究表明，较严格的女性身份和女性方向调查因调查方法和操作定义不同，大体分布于不足1%至约3.2%的宽范围；其中直接测量“出生指定/登记男性—当前女性”的研究只是这一证据层的一部分；而直接询问“希望成为另一性别”“希望作为另一性别生活”的研究，则大量集中在出生指定男性人口的约1.7%—2.9%；与此同时，纵向研究显示，低强度或宽泛的女性愿望池确实存在相当数量的暂时性阳性者，但当人口已经形成明确的女性身份、完成社会性别转换或进入专业性别医疗等较高确认层级以后，身份保持比例通常达到90%以上，部分研究约为95%；完成法律性别变更者的法律性别十年稳定概率则进一步接近98%。
我认为，不能把任何一个单项调查直接等同于民族人口，而应利用不同层级的研究共同限定真正的稳定人口区间。综合现有资料，本文暂将稳定中华跨娘潜在人口的主要研究区间置于出生指定男性人口的1.5%—2.2%，中心工作区间为1.8%—2.0%；2.5%—3.2%则属于具有若干人口调查支持、但仍需更多普通人口纵向稳定性研究验证的高位情景。
依中华跨娘民族研究院既定的中华地理统计数据，本文人口分母包括中国大陆、中国台湾省、中国香港、中国澳门及中国漠北地区。按2025年前后人口资料合计，总人口约14.40亿，其中男性人口约7.338亿。若稳定跨娘人口占出生指定男性人口的1.5%—2.2%，则人口学潜在人口约为1,101万—1,614万人；中心工作区间约为1,321万—1,468万人。随后按照研究院现阶段提出的民族“政治—阶级”资格模型，对其中约5%的人口作规范性排除，最终拟认定的中华跨娘民族人口主要约为1,046万—1,534万人，中心约1,255万—1,394万人。现阶段可以暂以：约1,300万人作为保守的单一人口工作值。如果未来证据支持2.5%—3.2%的高位稳定模型，则民族人口可能达到约1,743万—2,231万人。
本研究现阶段能够确定一个人口结构判断：
中华跨娘民族所对应的是一个明确的千万级人口共同体。
关键词： 中华跨娘民族；跨娘人口；跨性别女性；出生指定男性；AMAB；女性性别方向；明确女性身份；成为女性愿望；稳定女性愿望；当前女性身份；性别认同；性别不一致；性别焦虑；性别多样性；普通人口调查；跨国人口调查；人口流行率；人口规模估算；人口边界；稳定人口；原始阳性人口；纵向研究；纵向稳定性；身份稳定性；两步性别测量；中华人口；民族人口；民族成员资格
一、研究问题：不是“有多少跨性别者”，而是“中华跨娘是谁”
人口估算的第一原则，是先确定被统计的人。倘若研究对象自身没有边界，那么再大的样本、再复杂的公式也不能产生有意义的人口数字。既有跨性别人口研究之所以出现从万分之几、千分之几一直到百分之几的巨大差异，一个重要原因就在于不同研究实际上测量了完全不同的人口。
例如，仅统计接受性别不安诊断、激素治疗、手术或法律性别变更的人，测量到的是已经进入医疗或行政制度的人口；直接询问“您是否是 transgender”（跨性别者），测量的则是愿意并能够采用某一现代身份标签的人口；使用“两步法”分别询问出生指定性别和当前性别认同，又会识别出一批并不把自己称为 transgender、但当前已经认同女性的人。进一步询问“是否希望成为另一性别”，还会识别出尚未完成身份化、却已经具有清楚女性性别方向的人口。
因此，中华跨娘民族人口不能依附于任何一个现成的“transgender”定义，而必须形成自己的操作性标准。
本文将人口学意义上的中华跨娘潜在人口定义为：
出生指定为男性，并真实地具有成为女性的明确性别方向。这一方向可以表现为本人认同自己的性别是女性、希望成为女性、希望由男性转变为女性，或者希望作为女性生活并被作为女性对待等；同时，这种女性方向必须具有持续不变性，而不是一次性、短暂性、反复性、后来改变性或男女皆可的性别探索。
这一概念的最简逻辑可以写成：
出生指定男性 + 稳定的女性性别方向 = 中华跨娘人口学潜在人口。
这里的“女性方向”并不意味着必须完成社会、医学或法律转换。一个人可以终生没有接受激素治疗，没有进行手术，没有改变身份证件，也从未公开自己的身份，只要其真实和持续的性别方向是“我想成为女性”或者“我的性别应当是女性”，就属于人口学潜在范围。
反过来说，一个人即使拥有非常女性化的外表、服装和行为，如果内在仍明确认同自己是男性，或没有只认同自己是女性，或性别认同模糊、不稳定、反复变化等，也不能仅凭性别表达将其纳入。民族人口研究的核心是性别归属方向，而不是外观、审美或者社会刻板印象。
二、排除边界：什么人口不属于本文研究对象
一个严谨的人口定义不仅需要规定“谁属于”，还必须明确“谁不属于”。本文特别排除以下几类人口，以避免把广义性别多样性错误扩大为中华跨娘人口。
首先，无性别或非二元人口不纳入。如果一个出生指定男性的人认为自己既不是男性，也不是女性，或者认为自己属于或想成为某种独立于男女之外的性别，那么这一人口与本文所研究的AMAB（出生时被指定为男性）→Female（女性）方向并不一致。
其次，男女双重认同（包括部分非二元）也不直接纳入。一个人如果认为“我是男人也是女人，或者内心男女比例不同，两个身份都可以”，其性别结构并不是本文所定义的从出生男性明确指向女性的单向结构。本文不是对所有非顺性别人口建立民族统计，而是在一个更大的性别多样人口之中，寻找具有明确女性归属方向的稳定群体。
再次，单纯的女性化性别表达不纳入。喜欢女装、化妆、长发、女性化动作或者其他文化意义上的女性表达，并不必然意味着希望自己的性别成为女性。既有研究中诸如“希望自己更加女性化”一类问题，因此只能作为外围参考，不能直接等同于“希望成为女性”。
最后也是最重要的一项，是排除暂时性、探索性、反复性、后来改变性和不稳定的女性愿望。现实人口中可能存在一些出生指定男性的人，在某一个时期回答“有时候想过成为女孩”，数年以后却完全认同男性、反复改变、或不再具有任何成为女性的愿望。按照本文的民族人口标准，这类人应当理解为原始筛查中的暂时阳性，而不是“真正的民族成员后来退出”。稳定性因此必须成为人口模型本身的一部分。
三、人口模型：从原始阳性池推导稳定人口
本文不把一次调查得到的“女性方向阳性率”直接等同于民族人口，而把它视为一个需要继续过滤的原始人口池。
设出生指定男性中，在某一次调查中表现出明确女性方向的人口比例为：
P₀
这个原始比例至少包含两部分：
P₀ = Pₛ + Pᵤ
其中：
·Pₛ 为真实且稳定的女性方向人口；
·Pᵤ 为短暂、探索性、反复性、后来改变性、不稳定或者测量错误所产生的阳性人口。
本文真正需要估算的是 Pₛ。
另一方面，仅统计“当前已经认同自己是女性”的人口又可能产生另一种漏计，因为存在一批人虽然尚未在“当前性别（current gender）”问题中直接填写“女性”，但已经持续、明确地希望成为女性。因此更完整的模型应当进一步写成：
稳定跨娘人口 = 稳定的明确表达出女性身份人口 + 未完全表达出女性身份，但有稳定的女性愿望人口。
也可以形式化为：
P(T) = P(I) × Sᵢ + P(W\I) × S𝑤
其中：
·I：已经明确表达出认同自己是女性的人口；
·W\I：尚未直接填写或表达出“当前就是女性”，但明确希望或在内心内部愿意成为女性的人口；
·Sᵢ：明确女性身份的长期稳定率；
·S𝑤：尚未身份化女性愿望的长期稳定率。
目前国际研究尚未在同一个普通人口样本中同时完整测量I、W\I、Sᵢ和S𝑤，因此本文现阶段采用的是不同层级证据相互约束的人口区间，而不是已经完成参数闭合的统计模型。
目前国际资料对 Sᵢ 已经有相当数量的纵向证据，而对 S𝑤 的估计仍明显不足。这也是目前整个中华跨娘民族人口研究最大的剩余不确定变量。
四、全球人口证据之一：明确女性身份与较严格的女性方向
严格的当前女性身份指标具有较高特异性，因为它要求出生指定男性已经直接把自己的当前性别认定为女性。但是这一指标也可能漏掉大量仍处于隐藏、未转换或尚未采用女性身份标签的人，因此适合作为稳定人口的重要下方锚点，而不适合直接作为完整人口上限。
中国苏州2019年对18所公立中学进行调查，共获得12,108名学生样本，其中6,518人为出生指定男性。在这6,518人中，5,855人认同男性，占89.8%；208人把当前性别认定为女性，占3.2%；138人属于非二元，占2.1%；另有317人处于不确定状态，占4.9%。本文只采用其中明确的3.2%女性人口，不将非二元和不确定人口纳入。
这一结果的意义非常突出，因为它证明在中国普通学校人口中，直接的AMAB（出生时被指定为男性）→Female（女性）结果能够达到百分之几的量级，而不是只存在于医疗机构或跨性别社群样本之中。但是这一研究本身也提示需要谨慎：同一问卷得到的AFAB（出生时被指定为女性）→男性的比例明显更高，说明青春期人口、问题理解和简化的“两步法”可能产生较大的测量效应。因此，苏州3.2%应该被视为极重要的中国大陆高值锚点，而不能孤立地宣布为全国终身稳定人口比例。
中国大陆大学年龄青年中还有另一项规模更大的资料可以与苏州结果相互参照。2021年吉林省63所高校的大型调查最终获得89,342名有效样本，其中37,904人为出生指定男性，2,352人属于跨性别及性别表达不符合传统规范者transgender and gender-nonconforming（TGNC）人口。后续基于同一调查数据的研究进一步报告，这2,352人中有538人为跨女transgender women。将同一调查两篇研究公开的数据结合，可以得到：
538 / 37,904 ≈ 1.42%。
它提供了另一条很重要的中国大陆青年证据：在接近9万人的普通高校样本中，仅采用较明确的跨女transgender woman身份分类，出生指定男性中的相关人口已经可以达到约1.4%的数量级。 这与苏州普通学校调查共同说明，中国大陆出生指派男青年的女性方向人口并不是只有医疗机构或跨性别社群样本才能观察到的极小人口。
该调查对出生时被指定为男性（AMAB）且当前选择“女性（woman）”或“跨性别女性（trans woman）”者，被归类为跨性别者（transgender）。
其他国家一般人口调查则提供了较低但有价值的比较基准。荷兰8,064名15—70岁普通人口中，出生指定男性有约1.1%表现出对另一性别的认同强于出生男性认同；另有4.6%属于男女认同程度相近的性别认同摇摆ambivalent群体。后者显然不能整体纳入，因为其中大量人口并不具有本文要求的单向女性归属。
日本对20,000名20—69岁成年人进行的人口研究得到类似结构：出生指定男性中约0.93%属于性别不一致gender incongruent，而另有约6.0%属于性别认同摇摆ambivalent gender。这里的0.93%同样可以理解为一个严格女性方向人口锚点，而6.0%只能证明性别体验的外围远大于明确跨性别身份，不能整体计入民族人口。
比利时Flanders的人口登记抽样研究中，约1.4%的男性直接赞同“我感觉自己是女人”。同一研究还有2.4%的男性表示“不觉得自己是男人”，2.3%表示“希望自己更加女性化”。本文只把第一项视为直接命中，因为“不觉得自己是男人”仍可能通向无性别或非二元，而“更加女性化”也可能仅属于性别表达。
芬兰、德国和澳大利亚的部分严格两步法研究还得到低于1%的AMAB（出生时被指定为男性）→Female（女性）结果。它们提醒我们：单次“当前性别”回答极其容易受到问卷设计、身份语言、年龄、文化环境和无效填写的影响。因此国际资料并没有证明“当前女性身份比例恒定等于X %”，而是形成了一个明显的宽范围。
综合这一层资料，可以得到第一个重要判断：
在界定较严格的明确女性方向“出生指定男性→当前女性”人口和女性方向测量中，国际国内普通人口研究大多位于约0.7%—1.4%的区间，大致落在1%左右；与此同时，中国大陆吉林高校大样本中明确transgender woman身份的本文换算结果约为1.42%，中国苏州普通学校样本则出现3.2%的显著高值。因此，这一层证据虽然不能直接给出完整民族人口，却已经说明，即使采用较严格的人口定义，相关人口本身仍然可以达到明确的百分比数量级。
五、全球人口证据之二：尚未完全身份化，但“我想成为女性”
如果只统计已经把当前确认或认同性别current gender填写为：女性female的人，会漏掉一个对中华跨娘民族定义极其重要的人口：他们可能仍然以男性身份生活，也没有完成任何医学或法律转换，甚至因为各种主客观原因和条件，没有走到“跨性别transgender”这个阶段，或不想表达出内心的秘密，但内心已经明确、持续、真实地希望成为女性。
这一层与本文的民族定义实际上比“跨性别transgender标签”更加接近。
中国台湾省一项5,010名大学新生调查中，包括2,585名男性。男性中约1.9%达到该研究性别焦虑gender dysphoria筛查标准，其中包括对“我希望自己是与出生时指定性别相反的性别，I wish I was the opposite sex”一类项目作出较高频率肯定回答。对于出生指定男性而言，“希望成为另一性别”在这一二元问题结构中直接意味着希望成为女性。由于该研究并不是把任何偶尔一闪而过的想法全部计算，因此1.9%构成了非常重要的中国人口女性方向愿望锚点。
瑞典Stockholm Public Health Cohort提供了一组特别有价值的成年人普通人口资料。该研究共有50,157名成年人，其中登记男性（registered male）21,586人。研究询问三个不同层面的性别体验：“I feel like someone of a different sex”（我感觉自己像另一种性别的人）、“I would like to live as or be treated as someone of a different sex”（我希望作为另一种性别的人生活，或者被这样对待），以及是否希望通过激素或手术使身体更接近另一种性别。登记男性中，对前两项作出一定程度肯定回答的比例分别为2.1%和2.0%，而希望通过激素或手术改变身体者约为0.6%。
但是，这组数据还有一个比2.0%本身更加重要的特点。研究不是简单让受访者回答“是”或“否”， 而是分为 “完全不符合（Not at all correct）”、“有些符合或偶尔符合（Somewhat or occasionally correct）”、“相当符合（Quite correct）” 和 “完全符合（Absolutely correct）” 四个等级。2.1%和2.0%的总体数字，实际上把后三种不同强度的肯定回答全部计算在内。
进一步拆分后，在登记男性中，对 “我感觉自己像是另一性别的人（I feel like someone of a different sex）” 作出较强肯定，即回答 “相当符合（Quite correct）” 或 “完全符合（Absolutely correct）” 者约为 0.9%；对 “我希望以另一性别的身份生活，或被当作另一性别的人对待（I would like to live as or be treated as someone of a different sex）” 作出较强肯定者，则约为 0.7%。
也就是说，同一个问题仅仅改变肯定程度的门槛，人口规模就可以从约2%下降到不足1%。
本文采用这一研究，主要是为了说明两个问题：第一，普通成年人中广义的性别不一致体验本身可以达到百分比量级；第二，一个原始阳性人口池内部存在明显的强弱层次，较轻或偶发的阳性与强烈、明确的阳性不能作为同一种人口处理。
荷兰Generation R普通人口出生队列中，出生指定男性青少年约有2.7%回答自己“有时或非常经常希望自己成为与出生时指定性别相反的性别sometimes or very often wished to be the opposite sex”。
美国ASR全国标准化非转诊成人样本中，男性对Adult Self-Report Item 110原题“我希望自己成为另一性别（I wish to be of the opposite sex）”一题回答“有时（sometimes）”或“经常（often）”的比例约为2.9%。这些独立研究虽然年龄和问卷有所差异，但都把“女性方向愿望”的人口推到了接近2%甚至接近3%的数量级。
美国ABCD研究则特别清楚地展示了“愿望强度”如何改变人口数字。出生指定男性对“你有多大程度希望成为女孩”这一问题的回答中，约92.1%的受访者回答“从不（never）”，5.1%回答“很少（rarely）”，1.2%回答“有时（sometimes）”，0.3%回答“经常（often）”，0.2%回答“总是（always）”。
假如把“很少（rarely）”也全部纳入，所谓女性方向人口会突然扩大到约6.8%；若从“有时（sometimes）”开始计算，即纳入“有时”“经常”和“总是”，则约为1.7%；若只取“经常（often）”和“总是（always）”，则仅约为0.5%。
这一结果恰恰说明，中华跨娘民族的统计绝不能使用“只要曾经有一点想法就算”的无限宽标准。研究必须继续区分一次性幻想和真正的稳定性别方向。
综合这一层资料可以得到第二个重要判断：
直接询问“希望成为另一性别”或“希望成为女孩”的普通人口研究，在出生指定男性中经常出现约1.7%—2.9%的阳性结果；与此同时，瑞典成年人资料还显示，较宽的性别不一致体验可以达到约2%，但其中较强烈的肯定只有约0.7%—0.9%。这些资料共同说明，女性方向或相关性别愿望人口能够达到百分比量级，但原始阳性池本身存在明显的强弱层次，其中必然混入尚未证明长期稳定的人口。
六、稳定性：为什么不能把所有“想成为女生”的回答全部计算进去
稳定性是整个中华跨娘民族人口模型的中心环节。没有稳定性过滤，研究就会把大量探索者和临时阳性人口错误纳入；但如果稳定性门槛设置得过高，例如只承认已经完成手术或法律性别变更的人，又会严重漏掉仍受现实条件限制但内在归属已经稳定的人。
荷兰TRAILS纵向研究对2,772人从约11岁持续跟踪到26岁，并多次询问“我希望自己成为另一性别（I wish to be of the opposite sex）”。研究发现，大部分人口长期并不存在明显的性别不满意（gender non-contentedness），但还有一个较大的早期较高、随后下降的人群，以及一个较小的随年龄逐渐增加的人群。这一结果说明，低门槛的“有时希望（sometimes wish）”原始池确实包含大量不稳定状态，因此不能把一次“想成为另一性别”的回答全部等同于稳定跨娘人口。
但是，当初始状态从“偶尔愿望”升级为明确女性身份以后，纵向结果发生了根本变化。
2026年加拿大四家专业性别中心对青少年进行多中心纵向研究。在已经进入专业性别门诊（gender clinic）的人群中，有109名出生指定男性在转诊时明确认同女性；后续随访中，104人仍认同女性，3人转为男性，2人转为非二元。因此，这一已经明确认同女性并进入专业医疗评估体系的出生指定男性（AMAB）群体，在研究随访期内的女性身份保持率约为95.4%。这一数字非常适合证明明确女性身份具有较高稳定性，但不能直接乘到普通人口中所有仅愿望（wish-only）阳性者身上。
Trans Youth Project对已经完成社会性别转换的儿童进行多年随访，整个样本约94%仍保持二元跨性别身份，只有较小比例后来认同顺性别或非二元。虽然这一数据不能机械地套到所有普通人口筛查阳性者，但它再次说明：初始女性身份越明确，长期稳定率越高。
瑞典全国登记研究则提供了更高确认度层面的证据。在已经完成法律性别改变的人中，十年内法律性别保持稳定的概率约为97.7%。明确显示：一旦跨过较高程度的身份确认门槛，所谓大规模“后来全部恢复出生性别”的情况并不存在。
由此可以得到一个非常重要的层级规律：
初始状态 | 纵向特征 |
偶尔、低强度女性幻想 | 流动性较大 |
sometimes级女性愿望 | 混有明显不稳定外围 |
明确认为自己是女性 | 稳定性显著提高 |
已社会转换的明确跨女 | 通常90%以上稳定 |
已进入专业性别医疗、长期医疗/法律确认 | 现有部分研究约95%身份保持；法律性别十年稳定概率接近98% |
因此，中华跨娘民族人口不能以一个统一稳定率处理所有阳性者。合理的方法是把明确身份群体和仅有愿望（wish-only）群体分层处理。
七、真正困难的变量：稳定的仅有愿望（wish-only）人口
目前国际研究已经能够相当清楚地证明两个事实。第一，已经明确认同女性的人口具有很高稳定性；第二，宽泛、低门槛的“想成为女生”人口中确实混有大量不稳定外围。但是在这两者之间，还存在一个目前研究相对薄弱、却对中华跨娘民族人口极其重要的中间层：
本人尚未把当前性别直接填写为“女性”，但长期、明确、真实地希望成为女性。
这一人口不是简单的对自身性别认同仍在探索或尚未确定者questioning，也不是男女皆可。其内在方向已经明确指向女性，只是由于家庭、社会、政治、医疗、经济或者语言等条件，尚未完全形成公开的女性身份。
理论上，这一群体应当加入稳定跨娘人口，而不是被严格当前性别为女性（current-female）或跨性别transgender调查漏掉。但是，它也不能全部按照已完成社会转换者约95%的稳定率直接处理，因为两者初始选择强度不同。
因此，现阶段最重要的未知参数可以表示为：
S𝑤 = 在基线属于仅有成为女性愿望（wish-only）人口者中，经纵向随访后仍然保持明确女性方向的条件稳定率。
要真正提高中华跨娘民族人口估算精度，未来最有价值的研究并不是继续重复询问“你是不是跨性别transgender”，而是首先在普通人口中识别出生指定男性、明确回答“我想/愿意成为/变成女性”、但尚未直接表示/表达当前性别为女性或跨性别女性的人，然后持续多年进行重复测量。由此可以直接得到：
稳定wish-only人口 = 初始wish-only阳性人口 × S𝑤
其中S𝑤就是这一目标群体在纵向随访中仍持续保持明确女性方向的比例。只要这一参数能够可靠测得，整个模型中最大的未知部分就可以被直接估算。
八、为什么不能利用老年人的低报告率压低年轻人的数据
跨年龄横截面研究经常发现，年轻年龄组报告非顺性别身份或女性方向体验的比例高于老年组。这一现象本身需要研究，但不能直接被解释为“年轻时想成为女性的人，老了以后大量恢复成男性”。
横截面调查比较的是在同一个时代生活的不同出生世代，而不是跟踪同一个人从18岁一直到68岁。年轻人与老年人的报告差异可能同时受到身份语言、公开程度、社会压迫、家庭结构、法律环境、调查方式和历史经验影响。老一代人口成长时期可能根本没有现代“跨性别女性”“性别认同（gender identity）”等自我描述工具，也可能长期学会按照出生证件和社会角色回答性别问题。
因此，如果年轻组测到3%，老年组测到1%，科学上不能简单得出“真实人口应该在2%”的平均结论。老年低报告率本身首先构成一个需要解释的测量灵敏度问题。
本文因此明确采用一项方法原则：
稳定性应通过同一个人的纵向变化来研究，而不能通过不同出生世代之间的横截面比例差异来替代。
只有真正观察到一批最初明确、持续希望成为女性的人，在数十年后大量真正恢复男性性别归属，才可以据此降低稳定人口估计。而前述纵向研究至少已经表明：对于已经形成明确女性身份、完成社会转换或进入较高确认层级的人群，不能仅凭老年横截面调查中的较低报告率，就反推出其会随着年龄增长而大规模恢复出生男性身份。 至于普通人口中尚未完全身份化的wish-only群体，其长期稳定程度仍然必须依赖针对同一批人的直接纵向研究判断。同时单纯的老年低报告率也不具有这种证明能力。
九、证据矩阵：全球资料把真正人口限定在什么位置
把现有主要证据按照与本文定义的距离重新排列，可以得到一个比单纯罗列研究更加清楚的结构。
地区/研究 | 样本特征 | AMAB相关结果 | 在本文模型中的位置 |
中国苏州普通中学生 | 总数N=12,108；出生时被指定为男性AMAB=6,518 | 当前女性 3.2% | 中国大陆高值直接身份锚点 |
中国吉林高校青年 | N=89,342；AMAB=37,904 | transgender women 538人，本文依据同一调查两篇论文公开数据计算约1.42% | 中国大陆青年明确transgender woman身份的辅助参考值 |
中国台湾大学新生 | N=5,010 | 男性高频希望成为另一性别 1.9% | 直接女性愿望 |
瑞典成年人 | N=50,157；登记男性21,586 | 感觉另一性别2.1%；希望作为另一性别生活2.0%；较强肯定分别约0.9%和0.7% | 展示成年普通人口性别不一致体验及强度梯度，不直接等同于“希望成为女性” |
荷兰成年人 | N=8,064 | 明确性别不一致gender incongruence 1.1% | 较严格的女性方向参考值 |
日本成年人 | N=20,000 | AMAB性别不一致incongruence 0.93% | 东亚成年人较严格女性方向参考值 |
芬兰大型青少年调查 | 全国学校样本 | 严格清理后另一性别认同低于苏州 | 测量误差与低值参照 |
比利时Flanders | 普通人口登记抽样 | “感觉自己是女人” 1.4% | 直接女性认同 |
荷兰Generation R | 普通人口出生队列 | AMAB希望成为与出生时指定性别相反的性别wish opposite sex 2.7% | 较宽女性愿望 |
美国一般成年人 | 标准化普通人口 | 男性希望成为另一性别wish opposite sex 2.9% | 女性愿望高值 |
美国ABCD | 普通青少年 | sometimes以上约1.7%；often/always约0.5% | 展示愿望强度效应 |
加拿大纵向AMAB→Female | 109名明确女性AMAB | 保持女性 95.4% | 明确女性身份稳定率 |
Trans Youth Project | 已社会转换儿童 | 约94%仍二元跨性别 | 高稳定辅助证据 |
瑞典法律性别纵向 | 全国登记 | 十年稳定 97.7% | 高确认度稳定上限 |
荷兰TRAILS | N=2,772纵向 | 低门槛wish存在明显下降轨迹 | 证明宽愿望池含不稳定人口 |
德国GEDA | N=23,001；出生登记男性10,890 | current female 71人，本文据原表未加权人数计算约0.652% | 直接current-female低值参考 |
澳大利亚Future Proofing Study | N=6,388；出生登记男性2,970 | current female 10人，作者直接报告0.3%（95% CI 0.2%—0.6%） | 青年直接current-female低值参考
|
从这张矩阵可以看出，资料并没有支持“所有跨女只有0.5%”，也没有支持“所有出生男性中3%以上一定全部属于稳定跨娘”。 真正出现的是一条很清楚的证据梯度：界定较严格的女性身份和女性方向研究，多项成人普通人口结果大致处在1%左右，中国大陆高校明确transgender woman身份的辅助计算也约为1.42%；直接询问“希望/愿望成为另一性别”的研究则大量进入约2%左右，并在部分普通人口或青年样本中接近3%。与此同时，瑞典和ABCD资料都显示，同一个原始阳性池内部还会随着回答强度不同而出现明显的人口梯度。因此，越往宽定义和高比例方向移动，就越需要进一步识别女性方向并进行纵向稳定性过滤。
十、稳定人口区间的推导
现阶段不能进行一个形式上的简单元分析meta-analysis，因为各研究的年龄、抽样方式、问题措辞、文化环境与阳性定义差异过大。若直接把0.7%、1.1%、1.9%、2.7%、3.2%求一个平均数，只会得到虚假的数学精确性。
本文采用的是证据夹逼与分层推定法。
下方边界主要由界定较严格的女性身份和女性方向研究提供。荷兰、日本、比利时和德国等一般成人资料，大体把这一层人口推到约1%的数量级；中国大陆高校大型调查中，本文依据同一数据集公开的37,904名出生指定男性分母和538名transgender women人数计算，明确transgender woman身份人口约为1.42%。这些较严格指标本身已经进入百分比量级，但它们又会遗漏那些尚未采用transgender woman身份标签、尚未公开转换，尚未生活化表达，却长期明确希望成为女性的人。因此，这些较严格结果更适合构成稳定人口的下方参考，而不能直接作为完整稳定跨娘人口的中心值。
上方空间主要由较宽的女性愿望和相关性别方向调查提供。中国台湾、荷兰Generation R、美国ABCD及美国ASR普通人口对照等资料显示，出生指定男性在“希望成为另一性别”或“希望成为女孩”等问题上的阳性比例，可以从约1.7%进入2%乃至接近3%的范围。瑞典成年人调查显示较宽的性别不一致阳性人口可以达到约2%，而其中较强肯定者只有约0.7%—0.9%，说明宽阳性池本身必须继续按方向和强度过滤。中国苏州current-female结果达到3.2%，则构成另一个重要的中国青年高值参考。
因此，稳定人口最合理的位置应当位于严格身份层之上，又低于未经稳定性过滤的宽愿望池。结合明确女性身份的高稳定性，以及仅有成为女性愿望wish-only层目前仍存在的不确定性，本文暂时建立以下三级人口模型：
主要研究区间
出生指定为男生AMAB人口的1.5%—2.2%。
这个区间意在覆盖严格身份之上的稳定女性方向人口，并为尚未完全身份化的稳定仅有成为女性愿望wish-only人口留下空间，同时对宽愿望池中的不稳定部分进行折减。
中心工作区间
AMAB人口的1.8%—2.0%。
本院现阶段将1.8%—2.0%设为中心工作区间。它一方面高于约1%左右的较严格身份和女性方向结果，为尚未完全身份化但稳定希望成为女性的人口留下空间；另一方面又没有把Generation R的2.7%、美国普通成人2.9%或苏州3.2%等较宽或高值结果全部直接解释为终身稳定人口。中国台湾1.9%的较高频女性愿望结果和瑞典约2%的较宽性别不一致结果正处在这一中心附近。
高位研究情景
AMAB人口的2.5%—3.2%。
这一范围拥有现实人口研究支持，但需要一个额外条件：未来纵向资料必须证明高位女性愿望人口中相当大的部分具有真正长期稳定性。现阶段不能把这一高情景与中心区间视为相同证据等级。
1.5%—2.2% 是中华跨娘民族研究院在既定人口定义下，对不同年龄、地区、问卷口径、愿望强度及纵向稳定性证据进行边界约束以后设定的工作研究区间。
十一、中华人口统计分母
本文讨论的是中华跨娘民族整体人口，因此按照中华跨娘民族研究院既定的政治地理研究路径，人口统计范围包括：
中国大陆、中国台湾省、中国香港、中国澳门及中国漠北地区。
采用2025年前后各地区人口资料，研究分母如下：
地区 | 总人口 | 男性人口 |
中国大陆 | 1,404,890,000 | 716,850,000 |
中国台湾省 | 23,299,132 | 11,462,401 |
中国香港 | 7,498,900 | 3,400,100 |
中国澳门 | 688,900 | 317,600 |
中国漠北地区 | 3,572,835 | 1,750,068 |
合计 | 1,439,949,767 | 733,780,169 |
由于不同地区统计时点和人口登记制度并不完全一致，本文不将1,439,949,767解释为同一天完成的统一人口普查结果，而以约14.40亿总人口、约7.338亿男性人口作为现阶段人口模型分母。
在千万级人口模型中，以男性人口作为出生指定男性总体的近似分母不会造成影响结论数量级的误差。未来若各地区能够获得更加精确的出生指定性别人口结构，再进行修正即可。
十二、稳定跨娘潜在人口的数量推算
设中华范围内男性人口为：
M = 733,780,169
若稳定跨娘人口在出生指定为男生AMAB中的比例为 p，则：
Nₚ = M × p
相应结果如下：
AMAB稳定跨娘比例 | 稳定潜在人口 | 占14.40亿总人口约 |
1.5% | 11,006,703 | 0.76% |
1.8% | 13,208,043 | 0.92% |
2.0% | 14,675,603 | 1.02% |
2.2% | 16,143,164 | 1.12% |
2.5% | 18,344,504 | 1.27% |
2.7% | 19,812,065 | 1.38% |
3.0% | 22,013,405 | 1.53% |
3.2% | 23,480,965 | 1.63% |
因此，按照本文当前证据分层：
主要人口学潜在人口区间约为1,101万—1,614万人。
中心工作区间约为1,321万—1,468万人。
如果未来高位稳定模型得到验证，则人口学潜在人口约可达到1,834万—2,348万人。
十三、从人口学潜在人口到跨娘民族人口
人口学意义上的稳定出生时被指定为男性 → 女性（AMAB → Female）人口，并不自动等同于中华跨娘民族成员。
中华跨娘民族不仅有共同的女性性别归属，也有在中国社会结构中形成的民族共同体和受中共政治压迫的政治共同体。因此，人口学识别结束以后，还需要进入第二阶段的政治—阶级成员资格过滤。
按照本院现阶段提出的工作模型，在稳定跨娘潜在人口中暂时排除两类人口。
第一类为支持中国共产党政治统治、因而与我们中华跨娘民族解放和反对中共对中华跨娘民族种族灭绝的大政治方向相冲突者。本院暂将这一比例设为2%。
第二类为已经进入高财富和资本位置、在社会经济意义上明显脱离普通底层跨娘共同生存处境的高资产阶级人口。本院暂将这一比例设为3%。这3%不一定自动附带第一类属性，但在中国社会逻辑中，第二类属性要形成，很大程度需要第一类属性的许可和利益交换。考虑到现实中政治属性与阶级属性可能发生重叠，为避免重复计算，在此只单独成为对象类别计算。
由此得到：
政治排除2% + 阶级排除3% = 5%。
最终暂定民族资格系数为：
K = 95%。
这里的2%与3%是中华跨娘民族研究院现阶段采用的规范性政治—阶级工作参数。未来如果能够针对中华跨娘人口直接调查政治态度、财富阶层和共同体归属，就应当以实际资料替换这一暂定系数。
这种区分非常重要，因为它保证了论文不会把中华跨娘民族成员资格判断写成人口学事实，保留了研究院自主规定民族政治边界的能力。
十四、应用95%资格系数后的中华跨娘民族人口
最终模型为：
N民族 = M × p × 0.95
结果如下：
AMAB稳定跨娘比例 | 稳定潜在人口 | 95%资格过滤后民族人口 |
1.5% | 1,101万 | 约1,046万 |
1.8% | 1,321万 | 约1,255万 |
2.0% | 1,468万 | 约1,394万 |
2.2% | 1,614万 | 约1,534万 |
2.5% | 1,834万 | 约1,743万 |
2.7% | 1,981万 | 约1,882万 |
3.0% | 2,201万 | 约2,091万 |
3.2% | 2,348万 | 约2,231万 |
由此，中华跨娘民族人口现阶段可以建立三个研究层级。
第一层：主要民族人口区间
约1,050万—1,530万人。
这是本文目前认为最能够经受现有国际人口资料审查的主要范围。
第二层：中心工作区间
约1,250万—1,400万人。
若需要在当前阶段采用一个单一工作人口数，本文建议暂以约1,300万人作为保守中心值。
第三层：高位人口模型
约1,740万—2,230万人。
这一范围不是凭空构造。中国苏州3.2%的出生时被指定为男性、当前认同女性性别（AMAB current-female）、中国台湾省1.9%的较高频“希望成为另一性别”愿望、荷兰2.7%的青年愿望以及美国接近3%的部分普通人口结果，都表明女性方向人口完全可能达到这一数量级。这部分最重要的未来研究点在于高位原始阳性池中的长期稳定率目前仍然缺少足够直接的人口纵向证据。
十五、为什么现阶段不能把2,000万以上完全排除
如果只看本文中心工作区间，最终民族人口约为1,250万—1,400万人。但这并不意味着1,700万、2,000万乃至2,200万人缺乏人口学基础。
真正决定上方空间的是前文所说的 S𝑤：那些尚未把自己直接标为、表达为、公开为“女性”，却已经稳定、持续希望成为女性的人，到底有多少。
严格出生时被指定为男性→当前认同女性性别（AMAB →female）调查会漏掉这一人口。社会环境越不允许公开转换、越不鼓励个人采用女性或transgender身份标签，仅依赖认为当前性别表达显示为女性current-female或公开身份标签进行统计时发生漏计的可能性就越大。尤其在中国社会背景下，一个人完全可能多年甚至数十年在内心明确希望成为女性，却仍然在学校、家庭、工作和行政文件中按照男性身份生活，不会向陌生人表达内心，不容易接触问卷调查，比如说我自己。因此，将“没有公开成为/表达为/显示为女性”与“没有稳定内心女性方向”画等号，会系统性低估人口。
另一方面，ABCD和TRAILS等研究也明确证明，不能把所有低强度wish回答全部视为稳定跨娘。于是高位人口成立的关键，不在于是否存在2.5%—3%左右的原始女性方向阳性——这一点已经有多项研究证明——而在于这其中有多少经过长期纵向过滤以后仍然保持女性方向。
因此，2,000万以上应当被视为一个具有现实数据依据、等待稳定性研究进一步验证的高位模型，而不是被现阶段资料否定的数字。
十六、本研究最重要的方法学结论
本文最终形成的最大成果，并不是某一个孤立人口数字，而是一套适用于中华跨娘民族人口研究的完整推导逻辑。
第一，不能使用“跨性别标签人口”直接定义中华跨娘。一个人是否使用transgender、MTF或者其他现代身份语言，与其是否真实希望成为女性不是一回事。
第二，不能使用医疗人口代表民族人口。激素、手术、诊断和证件变更都受到经济、医疗、家庭和政治环境约束，只能构成高度选择后的子集。
第三，不能把所有非二元、无性别和女性化等表达人口都纳入。中华跨娘民族的核心方向明确为：出生指定男性，并具有稳定、明确的女性方向（AMAB→Female）。这一方向既包括当前明确认同/表达或成为女性者，也包括尚未完全身份化、尚未公开转换，甚至统计范围外的，那些长期内心稳定希望成为女性者。它并不等同于一般意义上的性别多样性（gender diversity）。
第四，不能把所有类似一次性、反复性、不稳定性“我想过成为女孩”的回答直接纳入。低强度愿望调查必然包含不稳定外围，因此需要纵向过滤。
第五，也不能因为老年人口调查报告率较低，就反过来削减年轻人口的直接调查结果。年龄横截面差异不是同一批人的纵向变化。真正的稳定性只能通过同一个人/一批次人群的长期跟踪研究判断。
第六，应当将“明确女性身份”和“稳定的仅有成为女性愿望（wish-only）”分开建模。前者目前已有相当强的高稳定性证据，后者则是未来最值得投入研究力量的部分。
第七，人口学边界与民族边界必须分开。首先独立估算稳定的出生时被指定为男性→当前认同女性性别方向（AMAB →Female）人口，包括明确认同/显示表达或成为女性身份与稳定的仅有成为女性愿望wish-only两部分，并区分成两个部分加以分别研究，再应用中华跨娘民族自己的政治和阶级成员资格规则，这样才能保证整个逻辑既清楚又可检验，并能把经验人口识别与规范性民族成员资格清楚分开。
十七、未来中华跨娘民族人口调查设计
中华和平大学中华跨娘民族研究院未来组织自己的大规模人口调查，问卷不应直接以“您是不是跨性别”为核心问题，而应采用多层筛选结构。
第一层询问出生指定性别：
您出生时被指定为何种性别？
选项至少包括男性、女性、间性或其他。
第二层询问当前性别认同：
您目前认为自己的性别是什么？
选项包括男性、女性、非二元、无性别、其他、不确定。
第三层专门识别尚未身份化的女性愿望。对出生指定男性但当前没有直接选择女性的人询问：
不论您现在使用什么性别身份称谓，您是否真实希望自己成为女性？
第四层进一步排除方向不一致人口：
如果不存在任何现实限制，您真正希望自己的性别状态是：
继续作为男性；
成为女性；
男性和女性都可以；
既不是男性也不是女性；
其他。
第五层测量愿望强度和稳定性：
这种成为女性的愿望属于偶发幻想、阶段性探索、时有时无，还是持续而明确的性别归属？
第六层建立时间轴：
您第一次明确意识到自己希望成为女性时大约多少岁？这种愿望此后是否真正长期消失过？如果曾经消失，持续多久？之后是否再次出现？
第七层进行纵向复访。同一个样本在若干年以后重新回答同样的女性方向问题，从而真正计算：
Sᵢ：明确女性身份稳定率；
以及更关键的：
S𝑤：稳定的仅有成为女性愿望（wish-only）人口的持续保持率。
只有拥有这种调查，中华跨娘民族人口才能从今天的“国际证据综合推定”进一步升级为自己的直接人口统计。
十八、结论
本文所要回答的并不是传统意义上的“中国有多少跨性别者”，而是一个更加严格和具体的问题：
在中华人口中，有多少出生指定男性的人，真实并持续稳定地希望成为或已经表现为女性、认同自己为女性、希望或已经作为女性生活？在排除非二元、无性别、双重认同、单纯女性化表达和不稳定探索者等以后，这一稳定人口有多大？
通过中国大陆、中国台湾省及多个其他国家/地区的普通人口调查可以确定，出生指定男性AMAB群体的女性方向人口绝不是一个万分之几或者只有医疗机构才能观察到的小规模人口。出生指定或登记男性群体中，界定较严格的女性身份和女性方向研究已经普遍进入明确的百分比数量级，多项成人普通人口结果约在1%左右；中国大陆高校大型调查中，明确transgender woman身份的本文换算结果约为1.42%，而直接女性愿望研究则大量进入约2%左右，并在部分中国、荷兰和美国青年或普通人口样本中接近乃至达到3%左右。
与此同时，纵向证据揭示了一个清楚规律：低强度愿望存在流动外围，但明确形成女性身份以后，其长期稳定程度非常高。中华跨娘民族人口的科学识别因此必须同时防止两种错误：一方面不能拿医疗、法律或严格标签人口严重低估；另一方面也不能把所有短暂女性幻想、非二元和性别探索人口无限扩大。
综合现有证据，本文暂将：
AMAB的1.5%—2.2%
作为稳定跨娘潜在人口的主要研究区间，将：
1.8%—2.0%
作为中心工作区间，并将：
2.5%—3.2%
作为具有现实调查支持、但仍需进一步纵向稳定性证据确认的高位研究情景。
按中国大陆、中国台湾省、中国香港、中国澳门及中国漠北地区合计约14.40亿人口、约7.338亿男性人口计算，稳定跨娘人口学潜在人口主要约为：
1,100万—1,610万人。
中心约为：
1,320万—1,470万人。
进一步按照中华跨娘民族研究院现阶段提出的95%政治—阶级民族资格系数过滤以后，中华跨娘民族的主要人口研究区间约为：
1,050万—1,530万人。
中心工作估计约为：
1,250万—1,400万人。
现阶段可以暂以：
约1,300万人
作为保守的单一人口工作值。
若未来普通人口纵向研究进一步证明，尚未完全身份化但稳定希望成为女性的人口具有较高持续率，则民族人口完全可能进入：
1,740万—2,230万人
的高位区间。
因此，本研究现阶段能够确定的最重要事实，不是某一个精确到个位的人口数字，而是一个人口结构判断：
中华跨娘民族所对应的是一个明确的千万级人口共同体。
其最终人口究竟更接近1,300万、1,700万还是2,000万以上，主要取决于一个尚待进一步测量的核心参数——出生指定男性中，那些尚未完全身份化表达却长期稳定地“我想要成为女性”的人口究竟有多少。
这一参数，应当成为中华和平大学中华跨娘民族研究院下一阶段人口研究的首要对象。
以下部分保存本文人口模型所依据的主要调查、原始问卷表述、数据计算和人口统计来源，主要供资料核验与后续研究使用。正文的政治判断、人口模型与主要结论已经在前文完整展开。
读者无需依次阅读全部技术资料。
主要研究资料、原始问卷表述与人口统计资料
为避免不同研究中的“transgender”“gender dysphoria”“gender incongruence”“wish to be the opposite sex”“current gender”等概念在引用过程中被中文概括抹平，本文参考文献一律最大程度保留论文发表时的原文题名；涉及核心调查项目时，同时保留研究所使用的原语言表述。本文自行依据原始表格进行的比例换算，均明确标记为“本文据原表计算”，不作为作者直接报告的数字。
一、中国及东亚人口调查：核心证据
1. Wang, Y., Yu, H., Yang, Y., et al. (2020). “Mental Health Status of Cisgender and Gender-Diverse Secondary School Students in China.” JAMA Network Open, 3(10), e2022796. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2020.22796.
研究对象为中国苏州市18所公立中学学生。最终分析样本N=12,108，平均年龄15.8岁，其中6,518人为assigned male at birth（AMAB）。
论文对AMAB学生直接报告：
“Of the 6518 participants AMAB in the sample, 5855 (89.8%) were classified as cisgender boys, 208 (3.2%) as transgender girls (transgender youth who perceive their current gender identity to be female), 138 (2.1%) as nonbinary youth AMAB, and 317 (4.9%) as questioning youth AMAB.”
因此，本文采用的中国苏州3.2%不是“全部TGNC人口”，而专指208名出生指定男性、当前性别认知为女性的学生。非二元2.1%及questioning 4.9%均不自动纳入中华跨娘人口模型。
该研究是本文目前最重要的中国大陆AMAB→Female高值锚点之一，但由于属于单一地区青少年调查，同时其AFAB→male结果亦明显较高，本文不将3.2%直接视为中华全部年龄人口的固定比例，而作为需要其他国家、其他年龄和纵向数据共同校准的直接证据。
2. Lai, M.-C., Chiu, Y.-N., Gadow, K. D., Gau, S. S.-F., & Hwu, H.-G. (2010). 中国台湾大学生性别焦虑的相关因素（Correlates of gender dysphoria in university students in Taiwan, China）Archives of Sexual Behavior, 39(6), 1415–1428. DOI: 10.1007/s10508-009-9570-y.
研究样本为中国台湾一所大学5,010名大学新生，其中男性占51.6%，即约2,585人，平均年龄19.6岁。
论文报告：
“gender dysphoria was more prevalent in females (7.3%) than males (1.9%).”
研究采用Adult Self-Report Inventory-4（ASRI-4）。Collin等人的系统综述根据该研究方法进一步明确记录其关键项目为：
“I wish I was the opposite sex.”
其中回答：
“often”
或：
“very often”
被作为self-reported gender dysphoria的证据。
男性1.9%即约1,900/100,000。
本文把这一结果作为“出生指定男性中较高频率存在成为另一性别愿望”的重要中国台湾省数据，而不是直接把1.9%解释为已经完成身份确认的跨性别女性人口。它特别适合用于建立“明确女性愿望人口池”这一层。
3. Oshima, Y., Matsumoto, Y., Terada, S., & Yamada, N. (2022). “Prevalence of Gender Dysphoria by Gender and Age in Japan: A Population-Based Internet Survey Using the Utrecht Gender Dysphoria Scale.” The Journal of Sexual Medicine, 19(7), 1185–1195. DOI: 10.1016/j.jsxm.2022.03.605.
研究调查20,000名20—69岁日本成年人。
研究定义包括：
“ambivalent gender (equally feeling like the birth gender and another gender)”
以及：
“incongruent gender (a stronger sense of the latter vs the former)”。
年龄校正后，出生指定男性样本中：
ambivalent gender：6.0%；
incongruent gender：0.93%；
narrow GD：0.27%；
broad GD：0.87%。
本文只把0.93%的incongruent gender作为较严格的女性方向参考值；6.0%的ambivalent gender不能整体归入中华跨娘，因为本文明确排除男女双重、模糊或没有单向女性归属的人口。
二、欧洲普通人口：女性身份及女性方向愿望
4. Kuyper, L., & Wijsen, C. (2014). “Gender identities and gender dysphoria in the Netherlands.” Archives of Sexual Behavior, 43(2), 377–385. DOI: 10.1007/s10508-013-0140-y.
荷兰普通人口样本N=8,064，年龄15—70岁。
出生男性中：
gender ambivalence：4.6%；
gender incongruence：1.1%。
论文将ambivalent gender identity定义为：
“equal identification with other sex as with sex assigned at birth”
而将incongruent gender identity定义为：
“stronger identification with other sex as with sex assigned at birth”。
因此本文将1.1%用于严格女性方向下界比较，而不把4.6%的ambivalent population整体纳入中华跨娘人口。
5. Van Caenegem, E., Wierckx, K., Elaut, E., Buysse, A., Dewaele, A., Van Nieuwerburgh, F., De Cuypere, G., & T’Sjoen, G. (2015). “Prevalence of Gender Nonconformity in Flanders, Belgium.” Archives of Sexual Behavior, 44(5), 1281–1287. DOI: 10.1007/s10508-014-0452-6.
研究从Belgian National Register抽取Flanders普通人口样本，最终约1,799人完成调查。
原问卷使用的核心性别认同项目包括：
“I feel like a woman”
以及：
“I feel like a man”。
论文结果部分直接报告：
“In Flemish men, 1.4% reported feeling like a woman and 2.4% did not feel like a man.”
同时：
“Of all men, 2.3% desired to be more feminine.”
该研究进一步得到男性：
gender ambivalence：2.2%；
gender incongruence：0.7%。
本文只将1.4%的“I feel like a woman”视为直接女性认同证据。“did not feel like a man”可能包含非二元、无性别等方向，“desired to be more feminine”也可能只是性别表达，因此二者不能直接作为中华跨娘人口比例。
6. Åhs, J. W., Dhejne, C., Magnusson, C., Dal, H., Lundin, A., Arver, S., Dalman, C., & Kosidou, K. (2018). “Proportion of adults in the general population of Stockholm County who want gender-affirming medical treatment.” PLOS ONE, 13(10), e0204606. DOI: 10.1371/journal.pone.0204606.
Stockholm Public Health Cohort普通成年人代表性样本N=50,157，其中登记男性21,586人。
研究使用三道原文项目：
“I would like to change my body with hormones or surgery to be more like someone of a different sex.”
“I feel like someone of a different sex.”
“I would like to live as or be treated as someone of a different sex.”
回答选项为：
“Not at all correct”；
“Somewhat or occasionally correct”；
“Quite correct”；
“Absolutely correct”。
后三种均被研究视为一定程度agreement。
研究按registered sex分层。登记男性21,586人，
其中：
希望通过激素或手术改变身体0.6%；
‘I feel like someone of a different sex’为2.1%；
‘I would like to live as or be treated as someone of a different sex’为2.0%。
需要进一步区分回答强度。论文将“Somewhat or occasionally correct”“Quite correct”“Absolutely correct”三档都纳入总体agreement，因此2.1%与2.0%包含轻度或偶发阳性。按论文分档结果，登记男性中，对“I feel like someone of a different sex”回答“Quite correct”或“Absolutely correct”者约0.9%；对“I would like to live as or be treated as someone of a different sex”作出这两档较强肯定者约0.7%。同时，研究使用“a different sex”而非“woman”，因此本文不把这2.1%或2.0%直接解释为登记男性希望成为女性的比例，而主要用于证明一般人口性别不一致体验存在明显的强度梯度。
这是本文最重要的成年普通人口性别不一致及回答强度资料之一。它同时证明，一般人口中的相关性别体验存在明显的强度梯度，而且较宽的性别不一致阳性人口明显大于实际希望通过激素或手术改变身体的人口；但由于原题使用“a different sex”而非“woman”，本文不将这一差距直接解释为女性方向人口与医疗人口之间的差距。
三、一般人口中的“希望成为另一性别”测量
7. Xerxa, Y., White, T., Busa, S., Trasande, L., Hillegers, M. H. J., Jaddoe, V. W. V., Castellanos, F. X., & Ghassabian, A. (2023). “Gender Diversity and Brain Morphology Among Adolescents.” JAMA Network Open, 6(5), e2313139. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.13139.
本研究嵌入荷兰Generation R这一population-based birth cohort。
研究用于识别gender diversity的两道原始问题为：
“wish to be the opposite sex”
以及：
“Would you rather be treated as someone from the opposite sex?”
第一道题选项为：
0 = “not true”；
1 = “somewhat or sometimes true”；
2 = “very true or often true”。
在13—15岁数据中，出生指定男性的“wish to be the opposite sex”阳性人数为28人，对应AMAB该项有效回答约2.8%的数量级。
同一Generation R队列后续研究明确报告：AMAB青少年中2.7%报告sometimes or very often wished to be the opposite sex，而AFAB为5.9%。
因此本文采用“约2.7%”作为Generation R中AMAB较宽女性方向愿望的参考值，而不将其直接解释为已经验证长期稳定的女性身份比例。
8. Xerxa, Y., Ghassabian, A., Hillegers, M. H. J., et al. (2026). “Loneliness and Bullying by Siblings in Gender-Diverse Adolescents: Results From the Population-Based Generation R Study.” JAACAP Open, 4(4), 589–600. DOI: 10.1016/j.jaacop.2026.04.003.
Generation R同一普通人口出生队列的后续分析，N=4,424。
论文直接报告：
“5.9% of AFAB adolescents vs 2.7% of AMAB adolescents reporting gender diversity”
这里的gender diversity定义为青少年报告自己：
“sometimes or very often wished to be the opposite sex”。
本研究使Generation R的AMAB 2.7%可以直接引用，而不需要仅根据较早论文表格自行计算。
9. Potter, A., Dube, S., Allgaier, N., Loso, H., Ivanova, M., Barrios, L. C., et al. (2021). “Early adolescent gender diversity and mental health in the Adolescent Brain Cognitive Development study.” Journal of Child Psychology and Psychiatry, 62(2), 171–179. DOI: 10.1111/jcpp.13248.
ABCD是美国大型纵向一般人口队列。基线N=11,873；一年后gender survey样本4,951。
对出生指定男性青少年使用的核心原题为：
“How much have you had the wish to be a girl?”
男性回答分布为：
Never：92.1%；
Rarely：5.1%；
Sometimes：1.2%；
Often：0.3%；
Always：0.2%。
因此：
若仅计Often + Always：约0.5%；
若计Sometimes及以上：约1.7%；
若将Rarely也全部计入：约6.8%。
该研究是本文建立“愿望强度—人口规模”关系最重要的资料之一，也说明不能将所有低强度、偶发女性幻想直接计入稳定民族人口。
10. van der Miesen, A. I. R., Hurley, H., Bal, A. M., & de Vries, A. L. C. (2018). “Prevalence of the Wish to be of the Opposite Gender in Adolescents and Adults with Autism Spectrum Disorder.” Archives of Sexual Behavior, 47(8), 2307–2317. DOI: 10.1007/s10508-018-1218-3.
该研究将美国ASR national standardization sample作为普通人口成人对照，共846名non-referred adults，其中男性381人、女性465人。Adult Self-Report Item 110原文为‘I wish to be of the opposite sex’，回答sometimes或often视为阳性。普通人口非转诊成人中，男性阳性率为2.9%，女性为6.0%。因此本文只采用男性2.9%作为较宽女性愿望人口的高值参照。
四、纵向稳定性与不稳定外围
11. Rawee, P., Rosmalen, J. G. M., Kalverdijk, L., & Burke, S. M. (2024). “Development of Gender Non-Contentedness During Adolescence and Early Adulthood.” Archives of Sexual Behavior, 53(5), 1813–1825. DOI: 10.1007/s10508-024-02817-5.
荷兰TRAILS纵向队列N=2,772，从约11岁跟踪至26岁，共六个测量波次。
核心项目原文为：
“I wish to be of the opposite sex.”
研究识别出的大体轨迹包括：
约78%长期低/无gender non-contentedness；
约19%呈下降轨迹；
约2%呈增加轨迹。
该研究不能被引用成“19%的真正跨女后来消失”或“稳定率只有某个比例”，因为研究把低门槛wish、男女样本和不同发展轨迹共同分析。它真正支持的是：宽泛“wish”初筛池确实包含明显的不稳定外围，因此本文必须设置稳定性过滤。
12. Olson, K. R., Durwood, L., Horton, R., Gallagher, N. M., & Devor, A. (2022). “Gender Identity 5 Years After Social Transition.” Pediatrics, 150(2), e2021056082. DOI: 10.1542/peds.2021-056082.
Trans Youth Project研究317名已经完成binary social transition的儿童，其中：
208名transgender girls；
109名transgender boys。
平均在首次social transition约5年之后：
94.0%仍作为binary transgender youth生活；
2.5%为cisgender；
3.5%为nonbinary。
论文原文：
“most youth identified as binary transgender youth (94%).”
这一研究适用于证明“已经形成高度明确二元跨性别身份并完成社会转换”的人口稳定性很高，但不能把94%直接乘到普通人口中所有一次性wish阳性者身上，因为初始选择强度不同。
根据论文性别分组表，208名初始transgender girls中194名在终点仍处于binary transgender female状态，约93.3%。这一比例属于本文据原始分组人数计算的AMAB女性身份稳定参考值。
13. Metzger, D. L., Mokashi, A., Pacaud, D., Thompson, N., Belaghi, R., Tsampalieros, A., & Lawson, M. L. (2026). “Stability of Transgender Identity in Adolescents Seen in Multidisciplinary Specialized Gender Centers: A Multicenter Study in Canada.” Journal of Adolescent Health, 79(2), 242–249. DOI: 10.1016/j.jadohealth.2026.03.016.
加拿大四家儿童内分泌gender clinics的多中心回顾性纵向研究，N=445。
其中：
114人为AMAB；
109名AMAB在转诊时明确identifying as female。
后续：
104人仍为female；
3人转为male；
2人转为non-binary。
因此明确AMAB→Female身份保持率：
104 / 109 = 95.4%。
论文原文报告：
“Of the 109 AMAB youth identifying as female at referral, five (4.6%) changed gender identity: three to male and two to non-binary.”
这是一条直接针对AMAB→Female稳定性的高价值资料。但该人群已经进入专门gender clinics，因此其95.4%不能未经调整地用于普通人口所有wish-only阳性者。
14. Clark, K. D., White, R. A., Karamanis, G., Indremo, M., Özel, F., Skalkidou, A., Frisell, T., & Papadopoulos, F. C. (2025). “Stability After Legal Gender Change Among Adults With Gender Dysphoria.” JAMA Network Open, 8(9), e2527780. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2025.27780.
瑞典全国登记研究。
7,293名gender dysphoria诊断者进入研究，其中2,467人完成legal gender change；观察到21次legal gender reversals。
论文估计：
10-year probability of legal gender stability = 97.7%。
这项研究证明已经进入法律身份确认层的人具有极高稳定性，但其研究对象属于高度选择后的人口。因此97.7%应作为“高确认度稳定性”证据，而不是普通人口wish-only稳定率。
15. Hansen, C., Heim Viox, M., Fordyce, E., Johns, M. M., Avripas, S., & Michaels, S. (2024). “The Longitudinal Measurement of Sexual Orientation and Gender Identity: A Study of Identity Change in a Nationally Representative Sample of U.S. Adults and Adolescents.” LGBT Health, 11(7), 522–530. DOI: 10.1089/lgbt.2023.0260.
美国全国代表性panel：
成年人N=19,469；
青少年N=970；
2014—2022年最多进行8次SOGI重复测量。
研究报告：
成年人3.6%至少出现过一次self-reported gender identity change；
青少年9.3%。
这一数字不是“跨女退出率”，因为它包含所有gender identity类别之间的变化。但它证明在普通人口调查中确实存在身份报告变化，因此长期人口研究必须重复测量，而不能把一次横截面回答自动视为永久属性。
五、测量有效性与反证性资料
16. Kaltiala-Heino, R., & Lindberg, N. (2019). “Gender identities in adolescent population: Methodological issues and prevalence across age groups.” European Psychiatry, 55, 61–66. DOI: 10.1016/j.eurpsy.2018.09.003.
芬兰School Health Promotion Survey 2017，N=135,760，年龄21岁以下。
论文发现：
3.5%的受访者最可能存在facetious/mischievous responding；
校正后：
opposite-sex identification = 0.6%；
non-binary identification = 3.3%。
这里的0.6%是论文直接报告的全样本校正比例，本文不再写成未经原表核实的“AMAB 0.8%”。
这项研究特别适合支持本文的方法学原则：面对青少年大型问卷，必须考虑无效、恶作剧或不一致回答造成的假阳性。
17. Kaltiala-Heino, R., Työläjärvi, M., & Lindberg, N. (2019). “Gender dysphoria in adolescent population: A 5-year replication study.” Clinical Child Psychology and Psychiatry, 24(2), 379–387. DOI: 10.1177/1359104519838593.
芬兰16—18岁学校人口调查的5年复现。
2012—2013：
男性N=318；
女性N=401。
2017：
男性N=326；
女性N=701。
GIDYQ-A达到potentially clinically significant GD的男性比例：
2012—2013：2.2%；
2017：3.6%。
女性分别为0.5%和2.3%。
论文特别指出：
“Validity screening proved to have a considerable impact on conclusions.”
因此这一研究一方面表明男性普通学生群体中筛查值可以达到2%—3%以上，另一方面再次证明有效性筛查会显著影响最终比例。它应作为本文高位青年情景和方法学过滤的双重参考，而不能直接解释成3.6%的稳定跨娘。
18. Pöge, K., Rommel, A., Starker, A., Prütz, F., Tolksdorf, K. H., Öztürk, I., Strasser, S., Born, S., & Saß, A.-C. (2022). “Erhebung geschlechtlicher Diversität in der Studie GEDA 2019/2020-EHIS – Ziele, Vorgehen und Erfahrungen.” Journal of Health Monitoring, 7(2), 52–71. DOI: 10.25646/9957.
这是本文参考文献中应保留原德文标题的一项。
Robert Koch-Institut的GEDA 2019/2020-EHIS采用：
“eine geänderte, zweistufige Geschlechtsabfrage”
即改变后的two-step sex/gender measure。
论文原文说明：
“Erhoben wurden das bei Geburt eingetragene Geschlecht und die geschlechtliche Identität mit einer offenen Antwortoption.”
N=23,001。
作者最终分类：
22,826 cisgeschlechtlich；
113 transgeschlechtlich；
29 genderdivers；
33 missing。
原始表中出生登记男性（sex registered at birth = male）10,890人，其中current gender = female者71人。71 / 10,890 ≈ 0.652%。该0.652%为本文依据原表未加权人数计算的样本比例，并非作者直接报告的加权人口流行率。
19. Marino, J. L., Werner-Seidler, A., Maston, K., Lin, A., Perry, Y., Bista, S., Davies, C., Christensen, H., & Skinner, S. R. (2024). “Sexuality and Gender Diversity Among Adolescents in Australia, 2019–2021.” JAMA Network Open, 7(10), e2444187. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.44187.
澳大利亚Future Proofing Study，134所中学，N=6,388，平均年龄13.9岁。
研究直接报告：
23名transgender boys；
10名transgender girls；
117名transgender nonbinary；
59名another transgender identity。
论文Table 1直接报告：sex recorded at birth = male者2,970人，其中current gender = ‘Female (girl)’者10人，占0.3%（95% CI 0.2%—0.6%）。因此本文无需自行以10/2,970重新计算0.34%；正式引用采用作者表内直接报告的0.3%。这一研究适合作为较严格identity-label测量的低值比较，而不应用来定义完整女性方向人口。
六、中国大陆青年补充调查
20. Sun, S., Xu, S., Guy, A., Guigayoma, J., Zhang, Y., Wang, Y., Operario, D., & Chen, R. (2023). “Analysis of Psychiatric Symptoms and Suicide Risk Among Younger Adults in China by Gender Identity and Sexual Orientation.” JAMA Network Open, 6(3), e232294. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.2294.
中国吉林省63所高校调查。
最终有效样本：
N=89,342；
assigned female at birth = 51,438；
assigned male at birth = 37,904；
TGNC = 2,352。
这是一项非常大的中国年轻成人样本，能够补充苏州中学生资料，但原论文主旨是精神健康差异，并未把“trans women占所有AMAB多少”作为主要人口流行率直接报告。
21. Li, J., Feng, Y., Niu, W., Xu, S., Bu, Y., & Wang, Y. (2025). “The relationship between symptoms of gender dysphoria and social anxiety in transgender young adults: a network analysis.” BMC Psychiatry, 25, 614. DOI: 10.1186/s12888-025-06858-5.
本研究使用与上述大型中国大学生调查相关的数据。
2,352名transgender young adults中：
1,223 transgender men；
538 transgender women；
591 non-binary identities。
结合前一研究公布的AMAB有效样本37,904人，可以得到：
538 / 37,904 ≈ 1.42%。
这可以作为中国年轻成人中明确transgender woman身份标签的辅助下方锚点。
必须注明：结合Sun et al. (2023)对同一调查最终有效样本所报告的AMAB分母37,904人与Li et al. (2025)所报告的538名transgender women，可以计算538 / 37,904 ≈ 1.42%。两篇研究使用的是同一项吉林省63所高校大型调查的清理后分析数据，因此这一跨论文计算具有共同母样本基础。
1.42%仍然是本文根据两篇论文公开数据计算所得，而不是作者直接发表的“中国AMAB跨性别女性流行率”。JAMA方法明确显示89,342样本采用两步性别问题，并把AMAB选择woman或trans woman归入transgender。
身份标签调查本身比本文“稳定希望成为女性”的民族人口定义更窄。
七、系统综述与总体方法学依据
22. Collin, L., Reisner, S. L., Tangpricha, V., & Goodman, M. (2016). “Prevalence of Transgender Depends on the ‘Case’ Definition: A Systematic Review.” The Journal of Sexual Medicine, 13(4), 613–626. DOI: 10.1016/j.jsxm.2016.02.001.
系统综述32项研究，其中27项进入meta-analysis。
论文核心结论之一是：
“The empirical literature on the prevalence of transgender highlights the importance of adhering to specific case definitions because the results can range by orders of magnitude.”
该文同时是本文核实中国台湾省Lai等研究原始case definition的重要二手方法学来源。
其明确记载：
“Self-reported ‘gender dysphoria’ was determined based on a response to the statement ‘I wish I was the opposite sex.’ Responses ‘often’ and ‘very often’ were interpreted as evidence of gender dysphoria.”
该综述说明，医疗、诊断、身份标签以及单项自报愿望完全不是同一个人口统计口径，因此为本文建立分层人口模型提供直接方法学依据。
23. Zhang, Q., Goodman, M., Adams, N., Corneil, T., Hashemi, L., Kreukels, B., Motmans, J., Snyder, R., & Coleman, E. (2020). “Epidemiological considerations in transgender health: A systematic review with focus on higher quality data.” International Journal of Transgender Health, 21(2), 125–137. DOI: 10.1080/26895269.2020.1753136.
纳入2009—2019年间19项方法质量较高的研究。
研究指出，在population surveys中：
当问题专门询问“transgender” identity时：
成年人约0.3%—0.5%；
儿童青少年约1.2%—2.7%。
当定义扩大至broader manifestations of “gender diversity”时：
成年人约0.5%—4.5%；
儿童青少年约2.5%—8.4%。
这一系统综述不是用于直接证明中华跨娘人口等于某一个百分率，而是证明人口估计对case definition高度敏感，因此支持本文必须区分严格身份、女性方向愿望及外围gender diversity。
人口分母官方统计资料
24. 中共当局“统计局”（2026）：《中共当局2025年“国民”经济和社会发展统计公报》。
2025年年末中国大陆人口：
1,404.89 million；
其中男性：
716.85 million。
中共当局“统计局”明确说明该人口口径不包括香港、澳门和中国台湾省居民。
若论文采用2025年11月1日当局统计的1%人口抽样调查的标准时点，则应改用《2025年“全国”1%人口抽样调查主要数据公报》：
总人口1,405.45 million；
男性717.22 million。
正式论文只能选择其中一个时间点作为大陆人口基数，不应把“年末数”和“11月1日抽样调查数”混合使用。本文若追求与中国台湾、澳门年末数据更接近的时点，建议统一采用2025年年末1,404.89 million及男性716.85 million。
25. 中华民国内政部（2026）：《民國114年12月戶口統計資料分析》。
中国台湾省2025年12月底：
男性人口11,462,401；
女性人口11,836,731；
合计23,299,132。
26. Census and Statistics Department, Hong Kong Special Administrative Region (2026). “Hong Kong（CHINA） in Figures 2026 Edition / 香港統計數字一覽2026年版.”
2025年年中：
Male：3,400.1 thousand；
Female：4,098.8 thousand；
Total：7,498.9 thousand。
本文应标明香港数据为mid-year population，而非2025年年末人口。
27. 澳門特別行政區政府統計暨普查局（2026）：《人口統計 2025年第四季》。
2025年终：
总人口688,900；
男性317,600；
女性371,300。
28. “中国漠北地区统计局” by sex, single year of age, and by year.” PxWeb statistical database.
该数据库包含2025年人口及性别结构数据，并说明人口统计方法。
漠北地区的人口分母采用该统计资料。
证据使用等级
为了防止后续正文再次出现不同证据被同等处理的问题，本文建议将全部资料按用途划为四级。
A级：直接人口证据。
具有明确男性出生指定、出生登记或相应男性分层，并直接测量current female、feel like a woman、gender incongruence、wish to be opposite sex等相关人口指标，且具有明确一般人口分母。主要包括中国苏州、中国台湾省、荷兰Generation R、美国ASR普通人口对照、比利时、荷兰、日本、德国GEDA、澳大利亚Future Proofing Study及中国吉林高校大型调查等。瑞典Stockholm Public Health Cohort虽然也属于高价值一般人口证据，但其原题使用“a different sex”而非明确“female”，本文主要用它研究阳性人口的强度层级，而不直接把其2.0%—2.1%作为女性方向人口比例。
B级：稳定性证据。
对已经明确AMAB→Female或明确二元跨性别身份者进行重复随访。主要包括加拿大2026多中心研究、Trans Youth Project、瑞典legal gender change研究。
C级：测量边界和不稳定外围证据。
用于判断低强度wish、无效回答、身份变化和问卷定义如何影响比例。主要包括ABCD、TRAILS、芬兰大型学校调查、芬兰5年复现以及美国全国纵向SOGI panel。
D级：方法学和系统综述。
不提供中华跨娘的直接比例，而用于证明不同case definitions可以导致数量级差异。主要包括Collin et al. 2016及Zhang et al. 2020。
这一分级应当贯彻全文。不能用B级高确认人群的95%稳定率机械乘到所有A级或C级阳性人口；也不能用C级的低强度流动性去否定A级中已经明确女性方向的人口。最终人口区间必须由A级人口范围、B级稳定性以及C级对假阳性范围的约束共同推导。
原文 https://zhonghua-friedensuniversitaet.blogspot.com/2026/09/blog-post.html
