常用姓氏排行，姓氏可以是獨一無二的，亦可以是有很多使用人數的。在不同的國家，有不同的最常見的姓氏。 中國香港和澳門以及海外華人姓氏暫缺
基本介紹
- 中文名：世界常用姓氏排行
- 暫缺地區：中國香港和澳門以及海外華人
- 機構：公安部治安管理局、國家統計局
- 榜首：王姓
中國姓氏,中國台灣,其他研究,外國,歐洲,亞洲,美洲,伊斯蘭教國家,
中國姓氏
排序 姓氏 人口數 占總人口
百分比
1 王 9468 7.10
2 李 9276 6.96
3 張 8550 6.42
4 劉 6882 5.16
5 陳 5673 4.26
6 楊 3960 2.97
7 黃 2876 2.16
8 趙 2702 2.03
9 周 2506 1.88
10 吳 2376 1.78
11 徐 1902 1.43
12 孫 1859 1.39
13 馬 1788 1.34
14 胡 1551 1.16
15 朱 1517 1.14
16 郭 1455 1.09
17 何 1405 1.05
18 羅 1338 1.00
19 高 1298 0.97
20 林 1280 0.96
中國台灣
根據台灣當局“內政部”2005年2月底戶籍姓名登記資料統計，台灣地區姓氏總數有1989個，其中前10大姓人口數占總人口數52.63%，前100大姓人口數占總人口數96.11%。除宜蘭縣及雲林縣第一大姓為林姓外，其餘縣市皆以陳姓為第一大姓。
姓氏 | 陳 | 林 | 周 | 黃 | 李 | 王 | 吳 | 張 | 蔡 | 楊 |
比率 | 11.06% | 8.28% | 6.01% | 5.26% | 5.11% | 4.12% | 4.04% | 3.17% | 2.91% | 2.66% |
資料來源：行政院內政部戶政司
1994-2005年台灣大學考試分發入學榜單共887318個名字中，出現頻率最高的二十個姓氏，依頻率由高至低排列：
第1位 | 第2位 | 第3位 | 第4位 | 第5位 | 第6位 | 第7位 | 第8位 | 第9位 | 第10位 |
陳 | 林 | 周 | 黃 | 李 | 王 | 吳 | 張 | 蔡 | 楊 |
第11位 | 第12位 | 第13位 | 第14位 | 第15位 | 第16位 | 第17位 | 第18位 | 第19位 | 第20位 |
許 | 鄭 | 謝 | 郭 | 洪 | 曾 | 姚 | 廖 | 賴 | 劉 |
來源：Common Chinese Names
“民國”50年間，人口社會學者陳紹馨博士，曾經依據“民國”45年台灣省人口普查資料，進行一項關於台灣人口之姓氏分布的研究調查。其後楊緒賢先生就根據前人研究成果及戶政口卡資料，完成一部關於姓氏與堂號方面的專書，該書主要內容及編排順序，即采全台人口數的前一百大姓氏排名為序，從此《台灣一百大姓氏》之概念與排序，也就逐漸確立並廣泛地被大眾所接受。
依《台灣百大姓氏》原文排序：陳、林、周、張、李、黃、王、吳、劉、蔡、楊、許、鄭、謝、郭、洪、邱、曾、廖、賴、徐、周、葉、蘇、莊、江、呂、何、羅、高、蕭、潘、朱、簡、鐘、彭、游、詹、胡、施、沉、余、趙、盧、梁、顏、柯、孫、魏、翁、戴、范、宋、方、鄧、杜、傅、侯、曹、溫、薛、丁、馬、蔣、唐、卓、藍、馮、姚、石、董、紀、歐、程、連、古、汪、湯、姜、田、康、鄒、白、塗、尤、巫、韓、龔、嚴、袁、鐘、黎、金、阮、陸、倪、夏、童、邵、柳、錢。
資料來源：台灣尋根網
其他研究
國家統計局的數據顯示，“王李張劉陳楊黃趙周吳徐孫馬胡朱郭何羅高林”為全國前20大姓氏，其中王姓達到9468萬人，占總人口的7.1%。這三大姓氏的總人口數是2.7億，為世界上最大的三個同姓人群。而中國人曾經使用過的姓氏已高達22000個。那么，這些數據是如何統計出來的？在中國人的姓氏之中還有多少趣聞秘事可供我們解讀？
為了了解此次關於姓氏統計背後更多的故事，更好的解讀中國人的姓氏，本報記者專門對該課題的研究者——中國科學院遺傳與發育生物學研究所袁義達副研究員進行了專訪。
■姓氏可以用來探討一個國家的某些現象
據袁義達介紹，姓氏是一種標記。在生物學研究上，可以用它來探討一個國家的某些現象。但它在相當長的時間內並未能得到人們足夠的重視。關於姓氏的研究，表面上看起來是一門邊緣學科，實際上它是我國優秀的文化遺產。16年前，也就是1984年，從北大生物系生化專業畢業的袁義達已經在中科院遺傳所工作了。這時，美國史丹福大學一位名叫卡瓦利·斯福扎的教授向遺傳所建議共同合作開展對中國姓氏的研究。在當時的遺傳所里，不少人都知道袁義達一直對人的姓氏有著濃厚的興趣，加上他的群體遺傳研究的專業背景，所里決定讓他來進行這項研究。面對這個全新的領域，袁義達在深入研究之後發現：中國人的姓氏，實在是太有意思了。
■中國人的姓氏是姓氏學最好的研究對象
對姓氏的研究是一門科學。而中國人的姓氏是姓氏學最好的研究對象。中國人的姓氏反映了中國社會幾千年進化的痕跡與傳遞的過程。世界上沒有其他任何一個國家、一個民族能像中華民族這樣歷史悠久，擁有上下五千年的歷史。這種一脈相傳的文明，是最為符合遺傳學規律的。此外，由於中國人歷來宗族觀念比較強，所以同一個姓、有著同樣血緣關係的人往往會聚居在一起。“這就是在中國的地圖上，為什麼會有那么多的張家莊、李家莊的原因。”袁義達說。
■統計是十分嚴謹與科學的
1983年，我國進行了一次全國性的人口普查。1986年此次普查的相關抽樣數據被統計出來。袁義達根據相關的資料數據，開始對我國的姓氏做統計研究。1987年，袁義達統計出中國的姓氏有12000個到13000個。同年，中國科學院正在進行有關姓氏研究的訊息被一些媒體廣泛傳播。1987年5月2日，袁義達將此次姓氏統計中排名前一百位的姓氏公之於眾，被稱為“新百家姓”。“新百家姓”中，“李、王、張”位居前三甲。接下來的十幾年裡，關於姓氏的研究仍在馬不停蹄地進行。“我國的這些大姓傳承至今是很不容易的，比如說元朝的時候，為了維護元朝的統治，就曾經有人向元順帝建議，把排在前面的五大姓氏的人全部殺光。好在元順帝猶豫再三，沒有付諸行動，這使當時這些姓氏的人們逃過一大劫難，從而也使這些姓氏得以傳承至今。”袁義達告訴記者說。
■姓氏算命是無稽之談
如今，許多老百姓都很想了解關於自己姓氏的知識尤其是家族的淵源。袁義達向他們建議說，最直接的方法是找到自己的家譜，不管怎么說，家譜作為我國傳統文化中特有的一個亮點，是這方面最權威的記錄。如果找不到家譜，可以去找一些關於自己姓氏的資料來看。甚至也可以去了解與自己同姓的其他人家的淵源，也許從中可以找到些線索。如今市面上有許多關於姓氏的書籍，大家不妨做做參考。
如今社會上有人專門利用姓氏來算命。袁義達對此表示：“這些都是無稽之談，與我們的傳統文化與科學統計根本不是一回事。用所謂的姓氏、名字來預測未來的命運是不可能的，希望大家不要盲目相信。”
■能激起海內外華人更多的愛國之情
關於姓氏研究，袁義達告訴記者這一研究對許多人尤其是海外華人的尋根幫助不小。“在海外，我見過很多華人雖然不會講中文，但卻會告訴你他姓王還是姓張，如果發現誰與誰同姓，大家距離一下子就會拉近許多。我想，這種姓氏的研究必然會激起他們更多的愛國之情。”
此外，對姓氏的研究在人類學、遺傳學、醫學等方面套用前景廣闊。據袁義達介紹，下一步他們將利用我國姓氏分布的圖譜，進行我國常見疾病比如腫瘤分布的研究，爭取找出這兩者之間的關係，從而更好地服務於人民大眾。
外國
歐洲
法國
Martin 馬丁
Bernard 伯納德/貝爾納
Bernard 伯納德/貝爾納
德國
DuPont 杜邦
數據來源於1995年
1Müller （0.95%） 穆勒/米勒
2Schmidt （0.69%） 施密特
3Schneider （0.40%） 施耐德
4Fischer （0.35%） 費舍爾
5Meyer （0.33%） 邁爾/梅耶
6Weber （0.30%） 韋伯
7Schulz （0.27%） 舒爾茨
8Wagner （0.27%） 華格納
9Becker （0.27%） 貝克
10Hoffmann （0.26%） 霍夫曼
（數據根據：Kunze （1999年）： dtv-Atlas Namenkunde. München: dtv, S. 198）
Rank Surname Database % Cumulative
數據來源於1995年
1Müller （0.95%） 穆勒/米勒
2Schmidt （0.69%） 施密特
3Schneider （0.40%） 施耐德
4Fischer （0.35%） 費舍爾
5Meyer （0.33%） 邁爾/梅耶
6Weber （0.30%） 韋伯
7Schulz （0.27%） 舒爾茨
8Wagner （0.27%） 華格納
9Becker （0.27%） 貝克
10Hoffmann （0.26%） 霍夫曼
（數據根據：Kunze （1999年）： dtv-Atlas Namenkunde. München: dtv, S. 198）
Rank Surname Database % Cumulative
瑞典
1Johansson （3.3%） 詹森
2Andersson （3.2%） 安德森/安徒生
3Karlsson （2.5%） （Carlsson 0.34%） 卡爾森
4Nilsson （2.2%） 尼爾森
5Eriksson （1.7%） 埃里克松
6Larsson （1.6%） 拉爾森
7Olsson （1.4%） 奧爾松
8Persson （1.4%）
9Svensson （1.3%）
10Gustafsson （0.90%）古斯塔夫松 （Gustavsson 0.32%）
11Pettersson （0.83%） 佩特森
12Jonsson （0.72%）
13Jansson （0.63%） 楊森
14Hansson （0.54%） 漢森
15Bengtsson （0.42%）
16J¨onsson（0.42%）
17Petersson （0.37%） 彼得遜
18Magnusson （0.32%）
19Lindberg （0.31%） 林德博格
20Olofsson （0.30%）
2Andersson （3.2%） 安德森/安徒生
3Karlsson （2.5%） （Carlsson 0.34%） 卡爾森
4Nilsson （2.2%） 尼爾森
5Eriksson （1.7%） 埃里克松
6Larsson （1.6%） 拉爾森
7Olsson （1.4%） 奧爾松
8Persson （1.4%）
9Svensson （1.3%）
10Gustafsson （0.90%）古斯塔夫松 （Gustavsson 0.32%）
11Pettersson （0.83%） 佩特森
12Jonsson （0.72%）
13Jansson （0.63%） 楊森
14Hansson （0.54%） 漢森
15Bengtsson （0.42%）
16J¨onsson（0.42%）
17Petersson （0.37%） 彼得遜
18Magnusson （0.32%）
19Lindberg （0.31%） 林德博格
20Olofsson （0.30%）
波蘭
1Nowak （203 506）
2Kowalski （139 719）
3Wiśniewski （109 855）
4Wójcik （99 509）
5Kowalczyk （97 796）
6Kamiński （94 499）
7Lewandowski （92 449）
8Zieliński （91 043）
9Szymański （89 091）
10Woźniak （88 039）
11Dąbrowski （86 132）
12Kozłowski （75 962）
13Jankowski （68 514）
14Mazur （66 773）
15Wojciechowski （66 361）
16Kwiatkowski （66 017）
17Krawczyk （64 048）
18Kaczmarek （61 816）
19Piotrowski （61 380）
20Grabowski （58 393）
來源：Zawadzki JM, 2002, 1000 Najpopularniejszych nazwisk w Polsce [波蘭1000個最常見的姓名], Warsaw: Świat Książki
2Kowalski （139 719）
3Wiśniewski （109 855）
4Wójcik （99 509）
5Kowalczyk （97 796）
6Kamiński （94 499）
7Lewandowski （92 449）
8Zieliński （91 043）
9Szymański （89 091）
10Woźniak （88 039）
11Dąbrowski （86 132）
12Kozłowski （75 962）
13Jankowski （68 514）
14Mazur （66 773）
15Wojciechowski （66 361）
16Kwiatkowski （66 017）
17Krawczyk （64 048）
18Kaczmarek （61 816）
19Piotrowski （61 380）
20Grabowski （58 393）
來源：Zawadzki JM, 2002, 1000 Najpopularniejszych nazwisk w Polsce [波蘭1000個最常見的姓名], Warsaw: Świat Książki
俄羅斯
英國
1 SMITH 1.15 1.15 史密斯
2 JONES 0.94 2.09 瓊斯
3 WILLIAMS 0.66 2.75 威廉士
4 TAYLOR 0.53 3.28 泰勒
5 BROWN 0.51 3.79 布朗
6 DAVIES 0.48 4.28 戴維斯
7 EVANS 0.39 4.66 伊文斯
8 WILSON 0.35 5.02 威爾遜
9 THOMAS 0.35 5.37 托馬斯
10 JOHNSON 0.34 5.71 詹森
11 ROBERTS 0.33 6.03 羅伯茨
12 ROBINSON 0.29 6.32 羅賓遜
13 THOMPSON 0.28 6.61 湯普森
14 WRIGHT 0.27 7.16 賴特
15 WALKER 0.27 7.16 沃克
16 WHITE 0.27 7.43 懷特
17 EDWARDS 0.27 7.69 愛德華茲
18 HUGHES 0.26 7.96 休斯
19 GREEN 0.25 8.21 格林
20 HALL 0.25 8.47 霍爾
21 LEWIS 0.25 8.72 劉易斯
22 HARRIS 0.25 8.96 哈里斯
23 CLARK 0.24 9.21 克拉克
24 PATEL 0.24 9.45 （印度裔） 帕特
25 JACKSON0.24 9.69 傑克遜
2 JONES 0.94 2.09 瓊斯
3 WILLIAMS 0.66 2.75 威廉士
4 TAYLOR 0.53 3.28 泰勒
5 BROWN 0.51 3.79 布朗
6 DAVIES 0.48 4.28 戴維斯
7 EVANS 0.39 4.66 伊文斯
8 WILSON 0.35 5.02 威爾遜
9 THOMAS 0.35 5.37 托馬斯
10 JOHNSON 0.34 5.71 詹森
11 ROBERTS 0.33 6.03 羅伯茨
12 ROBINSON 0.29 6.32 羅賓遜
13 THOMPSON 0.28 6.61 湯普森
14 WRIGHT 0.27 7.16 賴特
15 WALKER 0.27 7.16 沃克
16 WHITE 0.27 7.43 懷特
17 EDWARDS 0.27 7.69 愛德華茲
18 HUGHES 0.26 7.96 休斯
19 GREEN 0.25 8.21 格林
20 HALL 0.25 8.47 霍爾
21 LEWIS 0.25 8.72 劉易斯
22 HARRIS 0.25 8.96 哈里斯
23 CLARK 0.24 9.21 克拉克
24 PATEL 0.24 9.45 （印度裔） 帕特
25 JACKSON0.24 9.69 傑克遜
挪威
愛爾蘭
最常見的20個
1.Murphy 墨菲
2 Kelly 凱利
3 O'Sullivan 奧蘇利文
4 Walsh 沃爾什
5 Smith 史密斯
6 O'Brien 奧布來恩
7Byrne 拜恩
8 Ryan 萊恩
9 O'Connor 奧康納
10 O'Neil/neal 奧尼爾
11 O'Reilly 奧來利
12McCarthy 麥卡錫
13 Doyle 多伊爾
14 allagher
15 O'Doherty
16 Kennedy 甘迺迪
17 Lynch 林奇
18 Murray 莫雷
19 Quinn 昆
20 Moore 莫爾
1.Murphy 墨菲
2 Kelly 凱利
3 O'Sullivan 奧蘇利文
4 Walsh 沃爾什
5 Smith 史密斯
6 O'Brien 奧布來恩
7Byrne 拜恩
8 Ryan 萊恩
9 O'Connor 奧康納
10 O'Neil/neal 奧尼爾
11 O'Reilly 奧來利
12McCarthy 麥卡錫
13 Doyle 多伊爾
14 allagher
15 O'Doherty
16 Kennedy 甘迺迪
17 Lynch 林奇
18 Murray 莫雷
19 Quinn 昆
20 Moore 莫爾
荷蘭
Jansen,（Jansens, Janssen, Janssens）楊森（延森）
De Vries
Smit 斯米特
De Boer 德波爾
保加利亞
Ivanov 伊萬諾夫
Petrov 彼得羅夫
Georgiev 喬治耶夫
Dimitrov 季米特洛夫
De Vries
Smit 斯米特
De Boer 德波爾
保加利亞
Ivanov 伊萬諾夫
Petrov 彼得羅夫
Georgiev 喬治耶夫
Dimitrov 季米特洛夫
亞洲
印度
Patel
Singh
Singh
以色列
Cohen （כהן） 科恩（=coen，kohen，koen，kohn，意指猶太牧師）
Levi （לוי）
Levi （לוי）
越南
1Nguyễn阮(38.4%)
2Trần陳(11%)
3Lê黎(9.5%)
4Huỳnh/Hoàng黃(5.1%)
5Phạm范(5%)
6Phan潘(4.5%)
7Vũ武(3.9%)
8Đặng鄧(2.1%)
9Bùi裴(2%)
10Đỗ杜(1.4%)
11Hồ胡(1.3%)
12Ngu;吳(1.3%)
13Dương楊(1%) 以上超過1%
14Ly;李(0.5%)
2Trần陳(11%)
3Lê黎(9.5%)
4Huỳnh/Hoàng黃(5.1%)
5Phạm范(5%)
6Phan潘(4.5%)
7Vũ武(3.9%)
8Đặng鄧(2.1%)
9Bùi裴(2%)
10Đỗ杜(1.4%)
11Hồ胡(1.3%)
12Ngu;吳(1.3%)
13Dương楊(1%) 以上超過1%
14Ly;李(0.5%)
日本
1佐藤（Sato）
2鈴木（Suzuki）
3高橋（Takahashi）
4田中（Tanaka）
5渡辺（Watanabe）
6伊藤（Ito）
7山本（Yamamoto）
8中村（Nakamura）
9小林（Kobayashi）
10斎藤（Saito）
11加藤（Kato）
12吉田（Yoshida）
13山田（Yamada）
14佐々木（Sasaki）
15山口（Yamaguchi）
16松本（Matsumoto）
17井上（Inoue）
18木村（Kimura）
19林（Hayashi）
20清水（Shimizu)
21山崎(yamazaki)
22中島(nakajima)
23池田(ikeda)
24安部(abe)
25橋本(hashimoto)
26山下(yamashita)
2鈴木（Suzuki）
3高橋（Takahashi）
4田中（Tanaka）
5渡辺（Watanabe）
6伊藤（Ito）
7山本（Yamamoto）
8中村（Nakamura）
9小林（Kobayashi）
10斎藤（Saito）
11加藤（Kato）
12吉田（Yoshida）
13山田（Yamada）
14佐々木（Sasaki）
15山口（Yamaguchi）
16松本（Matsumoto）
17井上（Inoue）
18木村（Kimura）
19林（Hayashi）
20清水（Shimizu)
21山崎(yamazaki)
22中島(nakajima)
23池田(ikeda)
24安部(abe)
25橋本(hashimoto)
26山下(yamashita)
韓國
1金（ 김 ）（9 925 949，占總人口21.59%）
2李（ 이 ）（6 794 637 ，占總人口14.78%）
3朴（ 박 ）（3 895 121，占總人口8.47%）
4崔（ 최 ）（2 169 704，占總人口4.72%）
5鄭（ 정 ）（2 010 117，占總人口4.37%）
6姜（ 강 ）（1 044 386，占總人口2.27%）
7趙（ 조 ）（ 984 913，占總人口2.14%)
8尹（ 윤 ）（ 948 600，占總人口2.06%）
9張（ 장 ）（ 919 339，占總人口2.00%）
10林（ 임 ）（ 762 767，占總人口1.66%）
11吳（ 오 ）（ 706 908，占總人口1.54%）
12韓（ 한 ）（ 704 365，占總人口1.53%）
13申（ 신 ）（ 698 171，占總人口1.52%）
14徐（ 서 ）（ 693 954，占總人口1.51%）
15權（ 권 ）（ 652 495，占總人口1.42%）
16黃（ 황 ）（ 644 294，占總人口1.40%）
17安（ 안 ）（ 637 786，占總人口1.39%）
18宋（ 송 ）（ 634 345，占總人口1.38%）
19柳（ 유 ）（ 603 084，占總人口1.31%）
20洪（ 홍 ）（ 518 635，占總人口1.13%）
資料來源：2000年ROK National Statistical Office
2李（ 이 ）（6 794 637 ，占總人口14.78%）
3朴（ 박 ）（3 895 121，占總人口8.47%）
4崔（ 최 ）（2 169 704，占總人口4.72%）
5鄭（ 정 ）（2 010 117，占總人口4.37%）
6姜（ 강 ）（1 044 386，占總人口2.27%）
7趙（ 조 ）（ 984 913，占總人口2.14%)
8尹（ 윤 ）（ 948 600，占總人口2.06%）
9張（ 장 ）（ 919 339，占總人口2.00%）
10林（ 임 ）（ 762 767，占總人口1.66%）
11吳（ 오 ）（ 706 908，占總人口1.54%）
12韓（ 한 ）（ 704 365，占總人口1.53%）
13申（ 신 ）（ 698 171，占總人口1.52%）
14徐（ 서 ）（ 693 954，占總人口1.51%）
15權（ 권 ）（ 652 495，占總人口1.42%）
16黃（ 황 ）（ 644 294，占總人口1.40%）
17安（ 안 ）（ 637 786，占總人口1.39%）
18宋（ 송 ）（ 634 345，占總人口1.38%）
19柳（ 유 ）（ 603 084，占總人口1.31%）
20洪（ 홍 ）（ 518 635，占總人口1.13%）
資料來源：2000年ROK National Statistical Office
美洲
美國
參看人口普查數據2000
（插入的數字表示在人口中所占的比例）
1Smith （1.006%） 史密斯
2Johnson （0.810%） 詹森
3Williams （0.699%）威廉士
4Jones （0.621%） 瓊斯
5Brown （0.621%） 布朗
6Davis （0.480%） 戴維斯
7Miller （0.424%） 米勒
8Wilson （0.339%） 威爾遜
9Moore （0.312%） 莫爾
10Taylor （0.311%） 泰勒
11Anderson （0.311%） 安德森
12Thomas （0.311%） 托馬斯
13Jackson （0.310%） 傑克遜
14White （0.279%） 懷特
15Harris （0.275%） 哈里斯
16Martin （0.273%） 馬丁
17Thompson （0.269%） 湯普森
18Garcia （0.254%）加西亞
19Martinez （0.234%）馬丁內茲
20Robinson （0.233%） 羅賓遜
（插入的數字表示在人口中所占的比例）
1Smith （1.006%） 史密斯
2Johnson （0.810%） 詹森
3Williams （0.699%）威廉士
4Jones （0.621%） 瓊斯
5Brown （0.621%） 布朗
6Davis （0.480%） 戴維斯
7Miller （0.424%） 米勒
8Wilson （0.339%） 威爾遜
9Moore （0.312%） 莫爾
10Taylor （0.311%） 泰勒
11Anderson （0.311%） 安德森
12Thomas （0.311%） 托馬斯
13Jackson （0.310%） 傑克遜
14White （0.279%） 懷特
15Harris （0.275%） 哈里斯
16Martin （0.273%） 馬丁
17Thompson （0.269%） 湯普森
18Garcia （0.254%）加西亞
19Martinez （0.234%）馬丁內茲
20Robinson （0.233%） 羅賓遜
美國姓氏的分布反映了美國移民到這個國家的歷史。很多從非英語國家的移民採用英文姓氏，最好的例子是最常見的瑞典姓氏Johanson後來變成了Johnson，德文姓氏Müller變成了Miller。這也就是為什麼這些姓氏在美國比在英國常見。
