弱势群体就业率（占所有就业人员比例）
Vulnerable employment, total (% of total employment) (modeled ILO estimate)
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Vulnerable employment is contributing family workers and own-account workers as a percentage of total employment.
可供参考的中文翻译：弱势群体就业是指无酬家庭就业者和自营就业者占就业总人口的比例。
数据口径与风险提示
- 数据来源为国际劳工组织（ILO）模型估算，各国原始调查频率和口径可能存在差异
- 自营就业者的认定边界在不同国家可能存在区别，部分国家的兼职自营就业者可能被计入
- 无酬家庭就业者在农业部门占比往往更高，农业比重大的国家该指标数值自然偏高
- 该指标为结构比例指标，不反映就业质量或收入水平，弱势就业不等于低收入
- 不同发展阶段的劳动力结构差异显著，跨时期跨国比较需谨慎
- 近年数据可能因ILO模型修订而出现回溯调整
- 中国数据起始于1991年，1990年代以前无可靠模型数据
- 低收入国家该指标普遍偏高，高收入国家通常低于10%，不宜作为发展水平的单一评判标准
中国趋势
中国弱势群体就业率呈现持续且显著的单向下行趋势，从1991年的约53.85%逐步降至2025年的约33.40%，累计下降超过20个百分点。1991年至2008年间降速较为均匀，之后降速略有放缓但未出现反弹。这一趋势整体反映了中国工业化与城镇化的深度推进对就业结构的重塑效应。
- 1991年录得数据序列最高值53.85%，此后持续回落
- 2025年降至序列最低值33.40%，为1991年水平的约62%
- 1991年至2008年间年均下降约0.8个百分点，降速相对平稳
- 2008年后下降速度略有放缓，但未见止跌回升迹象
- 1991年至2025年35个年度数据全部呈现下行方向，无明显波动或阶段性反弹
- 数据为模型估算值，依赖各国向ILO报送的调查数据，原始数据质量因国而异
- 指标不区分自营就业者的经营规模和收入水平，小微企业主和路边摊贩均被计入
- 未反映就业者的社会保障覆盖情况，自营就业者可能缺乏养老和医疗保险
全球趋势
全球弱势群体就业率同样呈下行趋势，从1991年的约48.80%降至2025年的约42.41%，累计下降约6.4个百分点。与中国相比，全球下降幅度更为温和且近年降速明显放缓，2020年代（0.989）趋近于1，意味着下降基本停滞。这种差异可能反映了全球样本中包含大量农业经济比重高、城镇化进程缓慢的低收入国家，其就业结构转型速度远不及中国。
- 1991年全球该指标为48.80%，略低于中国当时的53.85%
- 2025年全球降至42.41%，与中国33.40%拉开约9个百分点的差距
- 1991年至2019年基本呈持续下行，2019年曾触及42.34%的序列最低点
- 2020年后出现小幅回升，2025年为42.41%
- 2008年金融危机后下降速度有所放缓
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 | 中国该时期弱势就业率降至期初的约90%，而世界约为99%，中国降幅明显更大。可能反映了中国在改革开放深化期工业部门扩张对传统农业就业的替代效应更为显著，而全球同期下降主要集中于少数已完成工业化的国家。 |
| 2000-2009 | 0.9x | 0.9x | 中国降至期初的约86%，世界约为95%。中国的下降速度保持领先，可能与入世后出口导向型制造业快速扩张、加速吸纳农业转移劳动力有关；世界下降相对缓慢可能受低收入国家农业部门停滞所制约。 |
| 2010-2019 | 0.9x | 0.9x | 中国降至期初的约87%，世界约为94%。两者下降速度均较前十年有所放缓，其中中国放缓更为明显，可能意味着劳动力从农业向非农转移的边际空间逐步收窄，存量农业人口中愿意转移且能转移的人群已大多完成转移。 |
| 2020-2029 | 0.9x | 1.0x | 中国和世界分别降至期初的约94%和99%，下降已基本停滞。可能反映出中国农业转移劳动力的空间已接近耗尽，而全球样本中的低收入国家城镇化进程仍面临障碍，难以进一步压低弱势就业比例。 |
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。
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
弱势群体就业率较高通常意味着就业结构中非正规就业、缺乏稳定合同的岗位占比大，劳动者面临更大的经济脆弱性和收入不稳定性。
数值较低通常意味着什么
较低的弱势群体就业率通常对应更成熟的正规就业市场，劳动者更可能享有稳定收入和社会保险保障，但并不意味着收入水平必然较高。
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- 指标为比例而非绝对数量，不反映就业人口规模，两国相同比例可能对应完全不同的就业人口基数
- 不区分自营就业者的经营规模、质量和收入水平，成功的个体经营者与勉强糊口的路边摊贩均被计入
- 未反映非正规就业者的社会保障覆盖情况，缺乏工伤保险、养老保险等福利
- 无法区分兼职与全职的自营就业，一人身兼多职者可能被重复或遗漏统计
- 不同国家对企业规模的认定标准不同，可能影响自营就业者的归类
- 该指标下降可能源于统计口径变化，而非实际就业结构的真实改善
使用建议
- 分析时应结合农业就业比重指标，农业转型是弱势就业率下降的主要驱动力
- 结合正规就业率和劳动合同覆盖率可更全面评估就业质量
- 分性别对比男女弱势就业率差异，可识别劳动力市场中的性别不平等问题
- 将时间序列与人均收入变化结合，可判断弱势就业率下降是否伴随实质性生活水平提升
- 跨国比较时需注意各国统计口径差异，优先选择统计标准相近的样本进行对比
- 将该指标与自营就业者占就业比例指标交叉验证，可分离出无酬家庭就业者与纯自营就业者的不同变化趋势
- 结合青年就业比率，可评估弱势就业率的下降是否真正惠及年轻人群体
常见错误用法
错误做法：直接比较中国和某低收入国家的弱势就业率，将中国数值更高解读为就业质量更差
正确做法：优先选择发展水平相近的国家进行比较，或将中国与发展中国家平均水平进行对比
低收入国家农业经济比重高，弱势就业率天然偏高；中国虽然绝对值不低，但已大幅低于同等发展阶段国家的历史水平，直接对比会产生误导性结论
错误做法：将弱势就业率下降简单等同于就业质量改善，忽视自营就业者可能缺乏社保的事实
正确做法：结合工资就业者占比、社会保险覆盖率等指标综合判断就业质量
自营就业者即使摆脱了弱势就业状态，仍可能缺乏工伤险、养老保险等基本保障，仅凭比例下降无法确认实质性改善
错误做法：用该指标衡量收入水平差距，弱势就业率低的国家居民收入一定更高
正确做法：结合人均GDP和家庭收入中位数等绝对水平指标进行分析
比例指标反映就业结构而非收入水平，北欧高福利国家可能有较高比例的自营就业者（如小农场主）而不代表低收入
错误做法：将中国弱势就业率从约54%降至约33%完全归因于劳动力市场政策改革
正确做法：将工业化率、城镇化率、农业就业占比等结构性变量纳入回归模型作为控制变量
弱势就业率下降是工业化城镇化的伴生结果，政策改革可能只是加速了这一结构性转型而非根本原因
错误做法：忽视数据年份的统计口径差异，直接用2000年数据与2020年数据进行跨国比较
正确做法：核对数据来源说明，关注是否有口径调整的注释；历史对比时优先参考同一数据提供方的回溯序列
ILO模型估算方法随时间改进，不同时期的数据可能因方法修订而不完全可比
实际应用场景
- 劳动力结构转型与经济收敛的跨国研究：研究发展中国家劳动力结构转型对经济追赶的影响时，弱势就业率可作为衡量工业化深度的代理变量 被解释变量 可与人均GDP增长率进行回归分析，观察弱势就业率下降更快的国家是否伴随更快的经济追赶；同时控制人力资本积累和资本形成率等变量
- 非农就业化对生育率影响的机制研究：分析农业劳动力转移如何通过改变女性就业结构影响生育行为 机制变量 利用面板数据固定效应模型，将弱势就业率作为中介变量，检验非农就业化对生育率的间接效应；需注意反向因果问题，必要时使用工具变量法
- 就业结构变迁对消费结构影响的稳健性检验：在研究居民消费升级时，用多种就业结构指标交叉验证 稳健性检验变量 将弱势就业率作为就业结构指标之一，与正规就业率、制造业就业占比等指标分别代入模型，观察消费结构解释变量的系数是否稳健
- 城镇化质量评估的多维比较研究：超越简单的城镇化率指标，比较不同国家城镇化进程中就业结构的升级质量 比较变量 将弱势就业率与城镇化率、人均收入等进行二维散点图分析，识别城镇化“量的扩张”与“质的提升”之间的背离程度
- 社会保障制度扩展与就业正规化的关联分析：研究社会保险覆盖率提升与就业结构正规化的时间先后关系 控制变量 将弱势就业率作为控制变量，考察养老保险或医疗保险覆盖率变化对居民消费或储蓄行为的影响；需处理内生性问题
弱势群体就业率（占所有就业人员比例）常见问题
弱势群体就业率是怎么计算的？包含哪些人？
该指标将两类人群加总计算：一是无酬家庭就业者，即在家庭经营的企业或农场中工作但未获得直接报酬的家庭成员；二是自营就业者，即为自己工作且不雇佣他人（包括个体户、微商、路边摆摊等）的就业者。两者合计除以总就业人口得出百分比。
中国现在还有多少人在弱势就业状态？
根据模型估算，2025年中国弱势就业率约为33.4%。按中国约7.4亿就业人口计算，约2.4亿人处于弱势就业状态。但这只是比例概念，绝对数量还取决于总就业规模的变化。
弱势就业率是不是越低越好？
不完全是。弱势就业率反映的是就业结构正规化程度，较低的数值通常意味着更多人获得稳定的雇佣关系和社保。但自营就业本身不一定是坏事——小微企业主、自由职业者同样是自营就业者，不能简单等同于就业质量差。需要结合收入水平和社会保障覆盖情况综合判断。
农业就业者和弱势就业者是什么关系？
两者高度相关但不等同。农业就业者中弱势就业比例很高，但并非所有弱势就业者都在农业部门。服务业和建筑业中同样存在大量自营就业者。因此，弱势就业率下降往往先于农业就业占比下降——当农业人口转向非农自营就业时，农业占比下降但弱势就业率可能先上升后下降。
为什么中国下降得比世界快很多？
主要因为中国工业化、城镇化速度在样本国家中处于领先水平，大量农业劳动力在较短时间内转移到了制造业和服务业部门的正规岗位。相比之下，全球样本包含大量农业经济比重高、城镇化进程缓慢的低收入国家，其就业结构转型速度远不及中国，拖累了全球平均水平的下降速度。
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