服务业男性就业人员（占男性就业的百分比）

Employment in services, male (% of male employment) (modeled ILO estimate)

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指标代码：SL.SRV.EMPL.MA.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

Employment is defined as persons of working age who were engaged in any activity to produce goods or provide services for pay or profit, whether at work during the reference period or not at work due to temporary absence from a job, or to working-time arrangement. The services sector consists of wholesale and retail trade and restaurants and hotels; transport, storage, and communications; financing, insurance, real estate, and business services; and community, social, and personal services, in accordance with divisions 6-9 (ISIC 2) or categories G-Q (ISIC 3) or categories G-U (ISIC 4).

可供参考的中文翻译：就业人员指劳动年龄人口中从事任何为他人提供商品或服务以获取报酬或利润的活动的人，无论在参考期内是在业状态还是因临时缺勤或工作时间安排而暂时不在工作状态。服务业涵盖批发和零售贸易、餐饮和住宿、运输、仓储和通信、金融、保险、房地产和企业服务以及社区、社会和个人服务，对应《国际标准产业分类》第二次修订版的第6-9类、第三次修订版的G-Q类或第四次修订版的G-U类。

数据口径与风险提示

数据仅从1991年开始，1960至1989年间的中国与世界数据缺失，无法追溯更早的结构转型阶段。
世行数据为国际劳工组织模拟估计值，与各国官方统计数据可能存在口径差异，跨国比较时需留意数据来源。
服务业分类口径在不同时期的《国际标准产业分类》修订版间可能存在边界调整，影响长期趋势解读。
中国1991年前正处于经济体制改革初期，就业结构受政策影响较大，早期数据不具可比性。
本指标仅反映男性就业结构，女性的服务业就业变化可能存在显著差异，不宜直接用男性趋势代表总体。
就业定义为获取报酬或利润的生产性活动，家庭无酬劳动者可能未纳入统计，与自雇或灵活就业统计口径存在区别。
指标为比例指标，反映服务业就业在男性总就业中的相对地位，不反映就业总量的绝对变化。

中国趋势

趋势解读

中国服务业男性就业占比从1991年的17.18%持续攀升至2025年的38.14%，累计提升约20.96个百分点，2025年数据同时为有记录以来的最高值。从变化节奏看，1991至1999年增速相对较快，从17%左右升至23.7%左右；2000至2010年增速趋缓，维持在22%至29%的区间；2011年后增速再次加快，至2019年已突破36%；2020年后进入高位震荡态势，在37%至38%之间波动。整体呈现从快速增长到稳步提升再到高位趋稳的演变轨迹，反映中国工业化与城镇化进程中男性劳动力从农业和制造业向服务业转移的结构性变化。

1991年该比例为17.18%，为有记录以来的最低值
2025年该比例达到38.14%，为有记录以来的最高值
1991至1999年间提升约6.5个百分点
2000至2009年间累计提升约6.9个百分点
2010至2019年间累计提升约7.5个百分点
2020年后维持在37%至38%区间
2025年最新值相比1991年增长约2.22倍
增速在数值上受基数效应影响，初期低基数阶段百分比变化幅度相对较大。

全球趋势

趋势解读

全球服务业男性就业占比从1991年的32.51%稳步增长至2025年的45.46%，累计提升约12.95个百分点，整体呈持续上升但增速边际递减的态势。1991至2000年间增长约3.5个百分点，2001至2010年间增长约4.2个百分点，2011至2020年间增长约3.7个百分点，2020年后增幅进一步收窄至约1.3个百分点。全球男性服务业就业占比长期高于中国，二者差距从1991年的约15个百分点逐步收窄至2025年的约7个百分点，反映中国服务业发展相对滞后但追赶速度较快。

1991年全球该比例为32.51%
2025年全球该比例达到45.46%
2000年前已突破36%
2010年前突破40%
2020年后突破44%
2025年最新值相比1991年增长约1.40倍
全球数据为样本国家加权汇总，各国发展阶段差异较大，汇总趋势可能掩盖区域内部分化。
低收入国家服务业就业占比高通常反映农业部门就业不足而非经济发达程度，不宜将比例高低简单等同于发展水平。

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	1.4x	1.1x	中国该阶段倍数约1.38倍而世界约1.11倍，中国增速明显更快，可能反映中国经济转型期服务业对男性劳动力的吸纳速度快于全球一般水平，分子扩张或分母收缩的结构性特征可能同时存在。
2000-2009	1.3x	1.1x	中国倍数约1.30倍而世界约1.10倍，中国增速仍高于全球，但差距较前一阶段收窄，可能反映中国制造业在此阶段仍大量吸纳男性劳动力，服务业结构转型速度相对减缓。
2010-2019	1.3x	1.1x	中国倍数约1.26倍而世界约1.12倍，中国增速优势继续缩小，可能表明中国服务业增长进入相对成熟阶段，边际增速放缓，同时全球新兴经济体服务业扩张加速。
2020-2029	1.0x	1.0x	中国倍数约1.02倍而世界约1.03倍，中国增速已与全球基本持平甚至略低，可能意味着中国服务业男性就业占比已接近阶段天花板，结构转型红利边际递减。

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	Djibouti 吉布提	DJI	89.9
2	Luxembourg 卢森堡	LUX	86.5
3	Singapore 新加坡	SGP	82.7
4	Jordan 约旦	JOR	78.0
5	Netherlands 荷兰	NLD	76.7
6	Israel 以色列	ISR	75.9
7	United Kingdom 英国	GBR	74.9
8	Malta 马耳他	MLT	73.9
9	Barbados 巴巴多斯	BRB	73.1
10	Bahamas, The 巴哈马	BHS	72.9
11	Maldives 马尔代夫	MDV	72.5
12	Brunei Darussalam 文莱	BRN	72.1
13	Cyprus 塞浦路斯	CYP	71.7
14	Sweden 瑞典	SWE	71.7
15	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	71.2
16	Canada 加拿大	CAN	70.6
17	Denmark 丹麦	DNK	70.1
18	United States 美国	USA	70.1
19	Belgium 比利时	BEL	69.5
20	Norway 挪威	NOR	68.8
21	Switzerland 瑞士	CHE	68.8
22	France 法国	FRA	68.3
23	Montenegro 黑山	MNE	68.3
24	Kuwait 科威特	KWT	67.7
25	Australia 澳大利亚	AUS	67.7
26	Ireland 爱尔兰	IRL	67.6
27	Mauritius 毛里求斯	MUS	67.5
28	Iceland 冰岛	ISL	67.4
29	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	67.4
30	Spain 西班牙	ESP	66.3
31	Greece 希腊	GRC	65.7
32	Japan 日本	JPN	65.3
33	South Africa 南非	ZAF	64.8
34	Iraq 伊拉克	IRQ	64.2
35	New Zealand 新西兰	NZL	64.0
36	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	63.4
37	Libya 利比亚	LBY	63.4
38	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	63.3
39	Finland 芬兰	FIN	62.7
40	Portugal 葡萄牙	PRT	62.5
41	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	62.5
42	Chile 智利	CHL	62.1
43	Korea, Rep. 韩国	KOR	62.0
44	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	61.9
45	Brazil 巴西	BRA	61.6
46	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	61.3
47	Germany 德国	DEU	61.2
48	Uruguay 乌拉圭	URY	61.1
49	Austria 奥地利	AUT	60.9
50	Argentina 阿根廷	ARG	60.8
51	Italy 意大利	ITA	59.9
52	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	59.0
53	Belize 伯利兹	BLZ	58.5
54	Bulgaria 保加利亚	BGR	58.3
55	Latvia 拉脱维亚	LVA	58.3
56	Yemen, Rep. 也门	YEM	58.0
57	Panama 巴拿马	PAN	58.0
58	Cuba 古巴	CUB	57.8
59	Lithuania 立陶宛	LTU	57.5
60	Malaysia 马来西亚	MYS	57.4
61	Croatia 克罗地亚	HRV	57.4
62	Estonia 爱沙尼亚	EST	57.3
63	Bahrain 巴林	BHR	57.1
64	Russian Federation 俄罗斯	RUS	56.4
65	Algeria 阿尔及利亚	DZA	55.8
66	Colombia 哥伦比亚	COL	55.6
67	Turkiye 土耳其	TUR	55.5
68	North Macedonia 北马其顿	MKD	55.5
69	Suriname 苏里南	SUR	55.4
70	Cabo Verde 佛得角	CPV	55.1
71	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	54.9
72	Mexico 墨西哥	MEX	54.4
73	Jamaica 牙买加	JAM	54.3
74	Paraguay 巴拉圭	PRY	53.9
75	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	53.8
76	Hungary 匈牙利	HUN	53.1
77	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	52.8
78	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	52.8
79	Peru 秘鲁	PER	52.7
80	Qatar 卡塔尔	QAT	52.5
81	Botswana 博茨瓦纳	BWA	52.1
82	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	52.1
83	Tunisia 突尼斯	TUN	52.1
84	Eswatini 斯威士兰	SWZ	51.9
85	Namibia 纳米比亚	NAM	51.8
86	Gambia, The 冈比亚	GMB	51.3
87	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	51.2
88	Poland 波兰	POL	51.2
89	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	50.7
90	Czechia 捷克	CZE	50.1
91	Oman 阿曼	OMN	50.0
92	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	49.8
93	Liberia 利比里亚	LBR	49.3
94	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	49.3
95	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	49.2
96	Morocco 摩洛哥	MAR	48.9
97	Fiji 斐济	FJI	48.8
98	Comoros 科摩罗	COM	48.8
99	Bolivia 玻利维亚	BOL	48.8
100	Timor-Leste 东帝汶	TLS	48.8
101	Bangladesh 孟加拉国	BGD	48.7
102	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	48.4
103	Samoa 萨摩亚	WSM	47.9
104	Serbia 塞尔维亚	SRB	47.1
105	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	47.0
106	Philippines 菲律宾	PHL	46.9
107	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	46.8
108	Romania 罗马尼亚	ROU	46.8
109	Tonga 汤加	TON	46.6
110	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	46.6
111	Rwanda 卢旺达	RWA	46.5
112	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	46.4
113	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	46.1
114	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	45.6
115	Armenia 亚美尼亚	ARM	45.5
116	Nepal 尼泊尔	NPL	45.4
117	Belarus 白俄罗斯	BLR	45.2
118	Gabon 加蓬	GAB	45.0
119	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	44.6
120	Indonesia 印度尼西亚	IDN	44.6
121	Bhutan 不丹	BTN	44.3
122	Pakistan 巴基斯坦	PAK	44.2
123	Honduras 洪都拉斯	HND	44.1
124	Cameroon 喀麦隆	CMR	43.8
125	Georgia 格鲁吉亚	GEO	43.6
126	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	43.3
127	Thailand 泰国	THA	43.2
128	Togo 多哥	TGO	43.1
129	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	42.3
130	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	42.1
131	Senegal 塞内加尔	SEN	41.8
132	Kenya 肯尼亚	KEN	41.4
133	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	41.3
134	Mongolia 蒙古	MNG	40.7
135	Guatemala 危地马拉	GTM	39.9
136	Nigeria 尼日利亚	NGA	39.8
137	Guyana 圭亚那	GUY	39.6
138	Angola 安哥拉	AGO	39.4
139	Ghana 加纳	GHA	39.2
140	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	38.5
141	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	38.3
142	China 中国	CHN	38.1
143	Cambodia 柬埔寨	KHM	36.9
144	Guinea 几内亚	GIN	36.5
145	India 印度	IND	35.9
146	Viet Nam 越南	VNM	35.8
147	Benin 贝宁	BEN	35.8
148	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	35.8
149	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	35.7
150	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	32.9
151	Zambia 赞比亚	ZMB	32.4
152	Myanmar 缅甸	MMR	32.4
153	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	31.8
154	Moldova 摩尔多瓦	MDA	31.8
155	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	31.4
156	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	31.1
157	Afghanistan 阿富汗	AFG	31.1
158	Malawi 马拉维	MWI	30.9
159	Uganda 乌干达	UGA	29.9
160	Lesotho 莱索托	LSO	29.8
161	Haiti 海地	HTI	29.7
162	Eritrea 厄立特里亚	ERI	29.2
163	Mali 马里	MLI	26.4
164	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	25.7
165	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	25.1
166	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	24.7
167	Mozambique 莫桑比克	MOZ	24.3
168	Niger 尼日尔	NER	23.8
169	Lao PDR 老挝	LAO	22.3
170	Central African Republic 中非共和国	CAF	21.6
171	Chad 乍得	TCD	20.0
172	Madagascar 马达加斯加	MDG	19.4
173	Burundi 布隆迪	BDI	17.2

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

服务业男性就业占比较高，意味着服务业吸纳了较多元的男性劳动力，通常反映经济结构向服务型转变、女性就业参与度提升后男性向服务业流动，或农业和制造业对男性劳动力吸引力下降。

数值较低通常意味着什么

服务业男性就业占比较低，通常反映经济仍以农业或制造业为主导、男性劳动力集中在第一产业或第二产业，或服务业发展相对滞后。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为比例而非绝对数量，无法反映就业总量的实际变化
仅针对男性群体，女性就业结构变化可能截然不同
跨国比较受发展阶段、数据口径和统计能力差异影响
服务业内部细分行业差异较大，批发零售与金融科技对劳动市场的影响截然不同
低发展中国家服务业占比高可能反映农业就业不足而非经济发达
自雇和家庭工作者统计口径可能因国而异
ILO模型估计值可能与各国官方数据存在偏差
经济危机或疫情可能导致服务业暂时性收缩，后续恢复情况存在不确定性

使用建议

分析时应结合农业男性就业占比等变量，关注分子分母的相对变化
跨国比较宜选择发展阶段相近的国家群体，避免将不同发展阶段直接对比
长期趋势分析宜结合GDP产业结构变化，验证服务业就业与增加值变化的一致性
政策研究建议同时考察服务业内部行业结构，区分传统服务业与现代服务业
开展分年龄段分析时，可结合青年男性就业比率观察劳动力代际转移特征
区域比较研究宜控制城镇化率、工业化阶段等结构性变量
时序研究应关注经济危机或重大政策对服务业就业的冲击，关注恢复周期
性别维度分析建议同时参考女性服务业就业占比，对比男女结构转型差异

常见错误用法

错误做法：直接用该指标高低判断一个国家经济发达程度，将中国较低的占比解读为经济落后的标志

正确做法：应结合发展阶段和产业政策背景进行解读，低收入国家服务业占比高可能反映农业就业不足

服务业就业占比并非发展水平的单向指标，不同发展阶段呈现不同的结构特征，直接比较会掩盖真实差异

错误做法：认为该指标上升就代表服务业就业人数增加，进而得出经济增长的结论

正确做法：应结合农业和制造业男性就业占比，以及总就业人口比率，分析分子分母相对变化

比例指标变化可能源于分母（总男性就业）减少而非分子（服务业就业）增加，需要同时考察各组成部分的绝对变化

错误做法：用中国的服务业男性就业占比直接对标欧美发达国家，得出追赶差距巨大的结论

正确做法：应选择与中国发展阶段相近的国家群体进行对标，关注追赶速度和阶段性特征

发达国家已处于服务业成熟阶段末期，与中国所处转型阶段不同，直接对标会忽视基数效应和发展路径差异

错误做法：将该指标变化简单归因于某一单一政策或历史事件

正确做法：应结合城镇化率、工业化程度、劳动力受教育水平等多维变量进行归因分析

就业结构转型受多重因素影响，单一指标的时序变化难以直接归结为特定政策效果

实际应用场景

中国服务业就业结构转型的阶段性特征研究：分析1991至2025年中国服务业男性就业占比的增速变化，将其划分为快速上升期、稳步增长期和高位震荡期，考察各阶段的驱动因素被解释变量建议结合农业男性就业占比和城镇化率进行多元回归或分段回归，识别各阶段的主导驱动因素，注意控制经济周期影响
服务业就业结构与劳动力市场性别差距的关联研究：比较男女两性服务业就业占比的变化路径，考察服务业扩张对男性和女性劳动力市场影响的差异比较变量建议同时纳入女性服务业就业占比进行对比分析，采用双变量时间序列方法或面板数据模型，考察性别维度的结构转型差异
中国与东亚主要经济体的服务业就业结构比较研究：选择日本、韩国、新加坡等经济体进行对标，分析中国服务业男性就业占比的追赶进程及其与东亚模式的一致性和特殊性被解释变量建议采用追赶指标或收敛分析，控制人均GDP和城镇化率等变量，关注追赶速度的阶段性变化和非线性特征
服务业就业结构与青年男性就业参与率的关系研究：考察服务业扩张对15至24岁男性就业人口比率的影响，验证服务业发展是否有效吸纳青年男性劳动力解释变量建议纳入服务业男性就业占比与青年男性就业比率进行回归分析，同时控制教育扩张和制造业发展等变量，考察产业结构的就业吸纳效应
服务业就业结构转型的稳健性检验：采用农业男性就业占比和总服务业就业占比等替代指标进行稳健性检验，验证服务业男性就业占比变化趋势的稳健性稳健性检验变量建议选取相关性较高的替代指标，采用双指标对比分析或敏感性分析框架，检验核心结论是否依赖单一指标选择