女性自雇人员（占女性就业的百分比）（模拟劳工组织估计）

Self-employed, female (% of female employment) (modeled ILO estimate)

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指标代码：SL.EMP.SELF.FE.ZS所属主题：社会保障与劳动力：Economic activitySocial Protection & Labor: Economic activity

2025最新有效年份

173最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

53%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Self-employed workers are those workers who, working on their own account or with one or a few partners or in cooperative, hold the type of jobs defined as a "self-employment jobs." i.e. jobs where the remuneration is directly dependent upon the profits derived from the goods and services produced. Self-employed workers include sub-categories of employers, own-account workers and members of producers' cooperatives and contributing family workers.

可供参考的中文翻译：自雇人员是指那些为自己账户工作、或与一个或少数合作伙伴合作、或在合作社中工作、持有被定义为"自雇就业"类型工作的人员，即报酬直接取决于其所生产的商品和服务利润的工作。自雇人员包括雇主、自营职业者和生产者合作社成员以及无酬家庭工等子类别。

数据口径与风险提示

本指标为国际劳工组织模拟估计值，各国统计口径和调查方法可能存在差异，影响跨国可比性。
自雇定义包含多个子类别（雇主、自营职业者、合作社成员、无酬家庭工），不同类别面临的经济保障和发展机会差异显著。
该指标仅反映就业结构特征，不直接衡量就业质量或收入水平。
中国数据起始于1991年，此前历史阶段无可用数据。
部分发展中国家可能存在大量非正规自雇就业，统计覆盖度可能不足。
疫情后时期（2020年后）数据可能受经济复苏节奏差异影响，跨国比较需谨慎。
该比例为百分比水平而非人数绝对值，无法直接用于衡量就业规模。

中国趋势

趋势解读

中国女性自雇比例在1991年至2025年间呈现持续显著下降态势，从期初的约58.7%降至期末的约35.4%，累计下降约23.3个百分点，降幅接近40%。下降曲线呈现先快后缓的阶段性特征：1990年代下降速度相对较快，每年约下降0.5至1个百分点；2000年代降速略有放缓但仍保持下降趋势；2010年代以来下降速率进一步趋缓，至2020年后基本进入平台期。这一长期下降趋势可能反映了中国经济结构转型过程中，女性劳动力从传统农业自雇和小规模经营向正规工资就业加速转移的大趋势，也与服务业扩张和劳动法规完善带来的就业正规化有关。

1991年女性自雇比例为58.65%，为有记录以来的最高值
2025年女性自雇比例降至35.40%，为有记录以来的最低值
自1991年以来累计下降23.25个百分点
最新值与期初值之比为0.60，即降至期初水平的约60%
2024至2025年间下降约0.48个百分点
2010年代初期至2020年代初下降速度明显放缓
该指标为模拟估计值，实际调查数据可能因抽样方法和定义差异而有所不同
下降趋势可能同时反映正规就业增加和自雇机会减少两种截然不同的经济过程

全球趋势

趋势解读

全球女性自雇比例在1991年至2025年间呈现温和下降趋势，从期初的约52.2%降至期末的约45.4%，累计下降约6.8个百分点，降幅约13%。下降过程呈现明显的阶段性特征：1990年代初期至中期保持相对稳定，维持在52%以上的高位平台；2000年代初期开始加速下降，2005年后降速有所加快；2010年代延续下降趋势并于2019年触及约44.5%的最低点；2020年后出现小幅回升。与中国相比，全球下降幅度明显较小且速度更为缓慢，这可能反映了不同发展阶段国家经济结构转型的异步性，以及全球劳动力市场多元化的就业形态分布。

1991年全球女性自雇比例为52.24%，为有记录以来的最高值
2019年降至44.46%，为有记录以来的最低值
2025年回升至45.43%，近两年呈现小幅上升态势
自1991年以来累计下降6.81个百分点
最新值与期初值之比为0.87，即降至期初水平的约87%
2024至2025年间上升约0.03个百分点
世界平均值由众多国家加权计算，不同国家数据质量和可得性差异较大
部分低收入国家自雇比例高达80%以上，拉高了全球平均水平

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1970-1979	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1980-1989	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1990-1999	0.9x	1.0x	该十年间中国女性自雇比例降至期初的约90.5%，而全球降至期初的约98.6%，中国降幅明显更大。这种差异可能反映了中国在此阶段乡镇企业和私营经济快速发展，女性劳动力从传统农业自雇向非农就业转移的速度相对更快，而世界整体变化较为温和。
2000-2009	0.8x	0.9x	该十年间中国女性自雇比例降至期初的约85.0%，全球降至期初的约93.4%，中国下降幅度仍然显著高于全球水平。这可能意味着中国在此阶段工业化城镇化进程持续推进，女性正规就业机会增加速度快于全球平均，而全球范围内自雇就业仍保持相对较高比例。
2010-2019	0.9x	0.9x	该十年间中国降至期初的约85.8%，全球约为93.5%，中国自雇比例已处于较低水平后的相对稳定阶段。两者降幅趋于接近可能反映了中国自雇下降的边际效应递减，同时也暗示全球下降趋势正在逐步追赶中国的早期变化速度。
2020-2029	0.9x	1.0x	该十年间中国比值为0.949而全球为1.013，显示中国在该阶段自雇比例基本企稳，而全球出现小幅回升。这种分化可能反映了中国经济转型趋于成熟后自雇比例下降空间有限，而全球范围内可能受到疫情等冲击影响就业形态结构的变化。

2025 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	Chad 乍得	TCD	96.8
2	Niger 尼日尔	NER	95.4
3	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	94.8
4	Afghanistan 阿富汗	AFG	93.5
5	Mozambique 莫桑比克	MOZ	91.3
6	Nepal 尼泊尔	NPL	90.8
7	Liberia 利比里亚	LBR	90.7
8	Madagascar 马达加斯加	MDG	90.6
9	Burundi 布隆迪	BDI	90.6
10	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	90.6
11	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	90.5
12	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	90.1
13	Guinea 几内亚	GIN	89.9
14	Nigeria 尼日利亚	NGA	89.5
15	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	88.9
16	Central African Republic 中非共和国	CAF	88.3
17	Uganda 乌干达	UGA	87.9
18	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	86.7
19	Angola 安哥拉	AGO	85.6
20	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	85.5
21	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	85.5
22	Togo 多哥	TGO	85.1
23	Haiti 海地	HTI	85.0
24	Benin 贝宁	BEN	84.2
25	Bhutan 不丹	BTN	82.3
26	Gambia, The 冈比亚	GMB	82.3
27	Lao PDR 老挝	LAO	81.8
28	Mali 马里	MLI	81.6
29	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	80.9
30	Zambia 赞比亚	ZMB	80.1
31	Timor-Leste 东帝汶	TLS	79.8
32	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	79.6
33	India 印度	IND	78.8
34	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	78.4
35	Cameroon 喀麦隆	CMR	78.1
36	Senegal 塞内加尔	SEN	76.2
37	Kenya 肯尼亚	KEN	74.0
38	Ghana 加纳	GHA	73.7
39	Pakistan 巴基斯坦	PAK	73.3
40	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	71.9
41	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	71.6
42	Bolivia 玻利维亚	BOL	69.7
43	Comoros 科摩罗	COM	69.5
44	Malawi 马拉维	MWI	67.4
45	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	66.4
46	Bangladesh 孟加拉国	BGD	65.3
47	Yemen, Rep. 也门	YEM	65.2
48	Myanmar 缅甸	MMR	65.2
49	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	63.8
50	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	63.6
51	Djibouti 吉布提	DJI	62.7
52	Cambodia 柬埔寨	KHM	60.8
53	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	60.7
54	Indonesia 印度尼西亚	IDN	60.4
55	Moldova 摩尔多瓦	MDA	59.5
56	Eritrea 厄立特里亚	ERI	59.0
57	Viet Nam 越南	VNM	58.2
58	Peru 秘鲁	PER	54.7
59	Honduras 洪都拉斯	HND	54.3
60	Guatemala 危地马拉	GTM	53.6
61	Thailand 泰国	THA	49.8
62	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	49.1
63	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	48.5
64	Cabo Verde 佛得角	CPV	47.2
65	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	44.4
66	Rwanda 卢旺达	RWA	44.1
67	Georgia 格鲁吉亚	GEO	43.0
68	Tonga 汤加	TON	42.8
69	Colombia 哥伦比亚	COL	42.7
70	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	42.3
71	Namibia 纳米比亚	NAM	41.7
72	Philippines 菲律宾	PHL	41.1
73	Paraguay 巴拉圭	PRY	41.0
74	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	40.4
75	Mongolia 蒙古	MNG	39.0
76	Gabon 加蓬	GAB	38.6
77	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	37.8
78	Samoa 萨摩亚	WSM	37.3
79	Iraq 伊拉克	IRQ	37.3
80	Panama 巴拿马	PAN	37.2
81	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	37.0
82	Belize 伯利兹	BLZ	37.0
83	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	35.7
84	China 中国	CHN	35.4
85	Eswatini 斯威士兰	SWZ	35.2
86	Armenia 亚美尼亚	ARM	34.4
87	Lesotho 莱索托	LSO	33.6
88	Fiji 斐济	FJI	32.4
89	Maldives 马尔代夫	MDV	31.5
90	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	31.5
91	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	31.4
92	Mexico 墨西哥	MEX	31.0
93	Jamaica 牙买加	JAM	30.5
94	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	30.4
95	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	30.3
96	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	29.5
97	Guyana 圭亚那	GUY	29.2
98	Botswana 博茨瓦纳	BWA	28.1
99	Turkiye 土耳其	TUR	27.3
100	Morocco 摩洛哥	MAR	25.9
101	Uruguay 乌拉圭	URY	25.6
102	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	25.5
103	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	25.5
104	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	25.4
105	Greece 希腊	GRC	24.7
106	Brazil 巴西	BRA	24.7
107	Serbia 塞尔维亚	SRB	24.0
108	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	23.4
109	Algeria 阿尔及利亚	DZA	23.4
110	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	23.3
111	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	23.3
112	Libya 利比亚	LBY	23.1
113	Argentina 阿根廷	ARG	22.8
114	Chile 智利	CHL	22.8
115	Suriname 苏里南	SUR	20.7
116	Korea, Rep. 韩国	KOR	19.4
117	Cuba 古巴	CUB	18.9
118	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	18.5
119	Malaysia 马来西亚	MYS	18.2
120	Italy 意大利	ITA	15.9
121	Tunisia 突尼斯	TUN	15.2
122	Switzerland 瑞士	CHE	15.1
123	New Zealand 新西兰	NZL	15.0
124	South Africa 南非	ZAF	14.7
125	Poland 波兰	POL	13.6
126	Barbados 巴巴多斯	BRB	13.2
127	Netherlands 荷兰	NLD	12.7
128	Australia 澳大利亚	AUS	12.3
129	North Macedonia 北马其顿	MKD	11.6
130	Montenegro 黑山	MNE	11.6
131	Latvia 拉脱维亚	LVA	11.5
132	Czechia 捷克	CZE	11.4
133	Portugal 葡萄牙	PRT	11.3
134	Spain 西班牙	ESP	11.1
135	Bahamas, The 巴哈马	BHS	11.1
136	Belgium 比利时	BEL	11.1
137	Romania 罗马尼亚	ROU	11.0
138	France 法国	FRA	10.8
139	Mauritius 毛里求斯	MUS	10.6
140	Canada 加拿大	CAN	10.2
141	United Kingdom 英国	GBR	9.89
142	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	9.87
143	Luxembourg 卢森堡	LUX	9.81
144	Malta 马耳他	MLT	9.72
145	Austria 奥地利	AUT	9.61
146	Bulgaria 保加利亚	BGR	8.92
147	Hungary 匈牙利	HUN	8.84
148	Brunei Darussalam 文莱	BRN	8.81
149	Iceland 冰岛	ISL	8.72
150	Lithuania 立陶宛	LTU	8.54
151	Croatia 克罗地亚	HRV	8.49
152	Israel 以色列	ISR	8.30
153	Singapore 新加坡	SGP	8.29
154	Cyprus 塞浦路斯	CYP	8.26
155	Finland 芬兰	FIN	8.20
156	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	7.88
157	Ireland 爱尔兰	IRL	7.81
158	Estonia 爱沙尼亚	EST	7.65
159	Japan 日本	JPN	7.52
160	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	6.79
161	Belarus 白俄罗斯	BLR	6.66
162	Oman 阿曼	OMN	6.43
163	Sweden 瑞典	SWE	6.34
164	Germany 德国	DEU	5.89
165	Denmark 丹麦	DNK	5.73
166	Russian Federation 俄罗斯	RUS	5.56
167	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	5.20
168	United States 美国	USA	3.81
169	Norway 挪威	NOR	3.36
170	Jordan 约旦	JOR	3.35
171	Bahrain 巴林	BHR	3.18
172	Kuwait 科威特	KWT	1.38
173	Qatar 卡塔尔	QAT	1.24

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

较高的女性自雇比例通常意味着该经济体中较大比例的女性通过自营经营、创办企业或无酬家庭劳动等方式参与经济活动，可能反映服务业和农业领域中小型经营活动的活跃程度，也可能与正规就业机会相对有限有关。

数值较低通常意味着什么

较低的女性自雇比例通常表示较大比例的女性获得工资性就业机会，可能反映工业化程度较高、正规就业市场发达或服务业中大企业比例较高的经济结构。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为结构比例而非绝对人数，不能反映自雇女性的实际数量规模
自雇包含异质性群体（雇主与无酬家庭工的经济状况可能截然不同），难以直接判断就业质量
不同国家统计方法差异可能影响跨国可比性
无法区分自雇是主动选择还是被迫的生存策略
该指标不反映收入水平、工作时长或社会保障覆盖情况
疫情或经济危机期间自雇比例的波动可能反映短期冲击而非结构性变化

使用建议

使用时应结合就业总量数据计算自雇女性的绝对人数
建议同时分析自雇的子类别结构（雇主、合作社成员、无酬家庭工），以区分不同类型自雇的经济意义
可结合人均GDP、工业化程度等变量进行横截面分析，了解不同发展阶段的自雇特征
研究女性自雇的决定因素时，应考虑服务业发展、教育水平、 childcare政策等影响因素
进行趋势分析时需注意统计口径和估计方法的一致性，避免将方法论变化误判为实际趋势
跨国比较时需考虑各国自雇文化的差异和劳动力市场制度的不同

常见错误用法

错误做法：将中国自雇比例下降解读为女性就业状况恶化

正确做法：将下降解读为就业结构转型，反映女性从传统自雇向正规就业转移

自雇比例下降可能同时反映正规就业机会增加和自雇条件恶化，单纯下降本身不能判断就业好坏，需要结合收入、工作稳定性等质量指标综合判断

错误做法：用该指标直接比较不同发展程度国家的好坏

正确做法：将该指标作为发展阶段的描述性特征，结合其他经济社会指标理解

自雇比例在不同发展阶段有不同含义，高比例可能反映欠发达经济特征，但也可能与某些灵活就业文化相容，不宜简单判定优劣

错误做法：将自雇等同于高质量就业或创业活跃

正确做法：区分自雇类型，了解雇主与无酬家庭工的本质区别

自雇包括从成功企业家到无酬家庭帮工在内的大量异质群体，两者面临的经济风险和收入水平可能相差悬殊

错误做法：将中国与世界平均值的差异简单归因于政策或制度因素

正确做法：考虑发展阶段差异、统计口径差异和样本构成因素

跨国差异可能源于多种结构性因素，脱离具体语境的政策解读容易产生误导，需要审慎分析

实际应用场景

女性劳动力市场参与的结构转型研究：分析中国女性自雇比例长期下降趋势背后的经济驱动因素被解释变量可作为劳动力市场结构转型的核心指标，与服务业增加值比重、城镇化率等变量进行回归分析，控制经济周期因素后可识别长期结构性变化
就业正规化进程的国际比较：对比中国与同等收入水平或相近发展阶段国家的自雇比例变化路径比较变量选取亚洲可比国家作为对照组，分析中国自雇下降速度是否显著超前或滞后于发展阶段预期，评估劳动力市场制度特征的影响
农业就业与自雇的关联分析：研究农业女性就业比例下降是否驱动了女性自雇比例的变化机制变量通过构建中介效应模型，检验农业就业减少是否通过推动非农就业成为自雇比例下降的主要传导路径
自雇性别差异的稳健性检验：在研究中国劳动力市场性别差距时加入该指标作为控制变量控制变量由于自雇比例变化可能影响整体就业结构和女性就业质量，将其纳入模型可提高其他变量估计的稳健性