劳动力参与率，女性（占 15-24 岁女性人口的百分比）（模拟劳工组织估计）

指标解释

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

Labor force participation rate for ages 15-24 is the proportion of the population ages 15-24 that is economically active: all people who supply labor for the production of goods and services during a specified period.

可供参考的中文翻译：15-24岁年龄组的劳动力参与率是指在特定时期内为商品和服务生产提供劳动的经济活跃人口占该年龄组总人口的比例。

数据口径与风险提示

本指标为国际劳工组织（ILO）模拟估算值，编制方法可能与各国国家统计口径存在差异，需注意数据可比性问题
数据反映的是15-24岁这一特定年龄段女性的劳动力参与情况，不可直接与其他年龄段比例进行比较
劳动力参与率涵盖正在就业和正在积极求职的人群，但不区分正规与非正规就业
本指标统计的是经济活跃人口占该年龄段总人口的比例，受该年龄段女性绝对数量变化的影响
数值高低反映的是该年龄段女性进入劳动市场的倾向，但不直接代表就业质量或收入水平
历史数据可能因ILO方法论更新而出现回溯调整
跨国比较时需考虑各国教育制度、法定就业年龄和劳动法规的差异
本指标无法反映就业不足或隐性失业的情况

中国趋势

趋势解读

中国15-24岁女性劳动力参与率从1990年的79.25%持续下降至2020年的44.47%，累计下降约31.5个百分点，降幅显著。这一长期下行趋势可能主要与该年龄段女性受教育年限延长、高等教育入学率大幅提升以及劳动市场结构性变化有关。2020年后出现小幅回升，2025年约为47.72%，但仍远低于1990年水平，与改革开放初期的高速工业化阶段形成鲜明对比。

1990年达峰值79.25%，此后连续30年下降
2020年降至最低点44.47%，为有记录以来的最低水平
2020年后呈现恢复态势，2021至2025年累计回升约3.3个百分点
最新值47.72%相比峰值下降约39.8%
数据为ILO模拟估算，与中国国家统计局的调查数据可能存在口径差异
无法区分全职学生、待考生与主动退出劳动力市场的人群
数据下降可能反映教育扩张，也可能反映就业机会减少，需结合就业总量数据判断
近年回升可能受统计方法调整影响，需要多源验证

全球趋势

趋势解读

全球15-24岁女性劳动力参与率从1990年的49.82%下降至2025年的35.03%，累计下降约14.8个百分点，降幅约为中国的二分之一。尽管全球绝对水平始终低于中国，但两者下降趋势相似，均在2020年后出现一定程度的反弹。这种同步下降趋势可能反映了全球性因素的作用，例如高等教育扩张和青年就业结构的普遍变化，但中国的下降幅度明显更大，暗示存在更显著的结构性因素。

1990年全球平均值为49.82%，与中国相差约29.4个百分点
2020年降至最低点32.55%，此后缓慢回升
2025年最新值为35.03%，仍低于1990年约14.8个百分点
全球下降速度约为每年0.4个百分点，低于中国的年均0.8个百分点
世界平均值受人口大国权重影响较大，可能与个体国家经历存在差异
低收入国家该指标通常较高，发达国家较低，简单的全球平均可能掩盖地区差异
数据未考虑各国劳动法规和最低就业年龄的差异
跨国可比性受统计体系完善程度影响，部分发展中国家数据质量有限

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	0.8x	0.9x	1990年代中国该比例从79.2%降至67.2%，倍数约0.85；同期世界从49.8%降至44.3%，倍数约0.89。中国的下降速度快于世界，可能反映该阶段中国高校扩招启动、教育普及加速，同时经济结构从劳动密集型向技术密集型转型，部分青年女性延迟进入劳动力市场。
2000-2009	0.9x	0.9x	2000年代中国从65.6%降至56.1%，倍数约0.86；世界从43.7%降至39.1%，倍数约0.89。两者降幅基本接近，表明中国该阶段的下降可能更多受全球共性因素驱动，如高等教育国际化、青年就业观念变化，而非中国特有的政策或结构变化。
2010-2019	0.9x	0.9x	2010年代中国从55.1%降至47.7%，倍数约0.87；世界从38.2%降至34.0%，倍数约0.89。中国下降速度略有放缓，可能与中国高等教育逐步普及后增量效应减弱有关，但绝对降幅仍大于全球平均水平。
2020-2029	1.1x	1.1x	2020年代中国倍数约1.07，世界约1.08，两者在该阶段均出现回升。全球性的青年劳动力参与率反弹可能反映后疫情时期就业市场复苏，但也可能与统计口径变化或ILO模型调整有关，需要结合具体年份数据和政策背景验证。

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	Iceland 冰岛	ISL	83.3
2	Netherlands 荷兰	NLD	83.3
3	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	81.9
4	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	71.7
5	Madagascar 马达加斯加	MDG	71.0
6	Australia 澳大利亚	AUS	70.2
7	Denmark 丹麦	DNK	69.6
8	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	69.4
9	Cambodia 柬埔寨	KHM	68.1
10	Norway 挪威	NOR	66.5
11	Uganda 乌干达	UGA	66.0
12	New Zealand 新西兰	NZL	65.6
13	Eritrea 厄立特里亚	ERI	65.3
14	Nigeria 尼日利亚	NGA	64.9
15	Niger 尼日尔	NER	64.6
16	Switzerland 瑞士	CHE	64.5
17	Mozambique 莫桑比克	MOZ	63.9
18	Canada 加拿大	CAN	63.2
19	Burundi 布隆迪	BDI	57.7
20	Bolivia 玻利维亚	BOL	57.3
21	Sweden 瑞典	SWE	57.0
22	Central African Republic 中非共和国	CAF	56.5
23	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	56.5
24	Bahamas, The 巴哈马	BHS	55.8
25	Finland 芬兰	FIN	54.4
26	Austria 奥地利	AUT	53.6
27	Ireland 爱尔兰	IRL	53.5
28	Lao PDR 老挝	LAO	53.3
29	Benin 贝宁	BEN	53.3
30	Liberia 利比里亚	LBR	53.2
31	Malta 马耳他	MLT	53.0
32	Angola 安哥拉	AGO	52.9
33	Japan 日本	JPN	52.4
34	Germany 德国	DEU	52.3
35	United Kingdom 英国	GBR	52.0
36	Peru 秘鲁	PER	52.0
37	United States 美国	USA	50.4
38	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	50.2
39	Brazil 巴西	BRA	48.4
40	Israel 以色列	ISR	48.2
41	Barbados 巴巴多斯	BRB	48.1
42	China 中国	CHN	47.7
43	Paraguay 巴拉圭	PRY	47.0
44	Estonia 爱沙尼亚	EST	46.8
45	Bangladesh 孟加拉国	BGD	46.5
46	Guyana 圭亚那	GUY	46.2
47	Rwanda 卢旺达	RWA	45.6
48	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	45.3
49	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	45.2
50	Mali 马里	MLI	44.5
51	Malawi 马拉维	MWI	43.7
52	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	43.5
53	Maldives 马尔代夫	MDV	43.3
54	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	43.1
55	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	43.1
56	Uruguay 乌拉圭	URY	42.3
57	Belize 伯利兹	BLZ	42.1
58	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	41.9
59	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	41.4
60	Qatar 卡塔尔	QAT	40.8
61	Viet Nam 越南	VNM	40.1
62	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	39.6
63	France 法国	FRA	39.5
64	Montenegro 黑山	MNE	39.1
65	Cyprus 塞浦路斯	CYP	39.1
66	Myanmar 缅甸	MMR	39.1
67	Indonesia 印度尼西亚	IDN	38.2
68	Botswana 博茨瓦纳	BWA	38.1
69	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	38.0
70	Belarus 白俄罗斯	BLR	37.4
71	Malaysia 马来西亚	MYS	37.3
72	Panama 巴拿马	PAN	37.0
73	Colombia 哥伦比亚	COL	36.6
74	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	35.2
75	Luxembourg 卢森堡	LUX	35.0
76	Moldova 摩尔多瓦	MDA	35.0
77	Turkiye 土耳其	TUR	34.8
78	Lithuania 立陶宛	LTU	34.7
79	Timor-Leste 东帝汶	TLS	34.4
80	Zambia 赞比亚	ZMB	34.4
81	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	34.2
82	Mauritius 毛里求斯	MUS	34.2
83	Jamaica 牙买加	JAM	34.2
84	Honduras 洪都拉斯	HND	34.0
85	Argentina 阿根廷	ARG	33.9
86	Mexico 墨西哥	MEX	33.9
87	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	33.7
88	Thailand 泰国	THA	33.5
89	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	33.4
90	Kenya 肯尼亚	KEN	33.2
91	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	33.1
92	Latvia 拉脱维亚	LVA	33.1
93	Portugal 葡萄牙	PRT	33.0
94	Guatemala 危地马拉	GTM	32.8
95	Chad 乍得	TCD	32.7
96	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	32.4
97	Cuba 古巴	CUB	32.3
98	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	31.9
99	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	31.6
100	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	31.5
101	Spain 西班牙	ESP	31.1
102	Bhutan 不丹	BTN	31.1
103	Georgia 格鲁吉亚	GEO	31.0
104	Singapore 新加坡	SGP	30.9
105	Armenia 亚美尼亚	ARM	30.6
106	Korea, Rep. 韩国	KOR	30.5
107	Belgium 比利时	BEL	29.7
108	Poland 波兰	POL	29.4
109	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	29.3
110	Hungary 匈牙利	HUN	28.9
111	Ghana 加纳	GHA	28.8
112	Haiti 海地	HTI	28.7
113	Gambia, The 冈比亚	GMB	28.6
114	Cameroon 喀麦隆	CMR	28.6
115	Togo 多哥	TGO	28.3
116	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	28.0
117	Fiji 斐济	FJI	27.9
118	Eswatini 斯威士兰	SWZ	27.9
119	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	27.9
120	Suriname 苏里南	SUR	27.7
121	Bahrain 巴林	BHR	27.3
122	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	27.0
123	Guinea 几内亚	GIN	26.9
124	Chile 智利	CHL	26.8
125	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	26.7
126	Brunei Darussalam 文莱	BRN	26.4
127	Russian Federation 俄罗斯	RUS	26.1
128	Namibia 纳米比亚	NAM	26.1
129	Cabo Verde 佛得角	CPV	25.5
130	Croatia 克罗地亚	HRV	25.2
131	Serbia 塞尔维亚	SRB	25.1
132	Philippines 菲律宾	PHL	24.8
133	South Africa 南非	ZAF	24.5
134	Lesotho 莱索托	LSO	23.8
135	Czechia 捷克	CZE	23.7
136	North Macedonia 北马其顿	MKD	23.6
137	Greece 希腊	GRC	22.1
138	Pakistan 巴基斯坦	PAK	21.7
139	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	21.2
140	Samoa 萨摩亚	WSM	20.2
141	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	20.2
142	Comoros 科摩罗	COM	20.1
143	Tonga 汤加	TON	19.9
144	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	19.8
145	Romania 罗马尼亚	ROU	19.6
146	Italy 意大利	ITA	19.3
147	Nepal 尼泊尔	NPL	19.2
148	Mongolia 蒙古	MNG	19.1
149	Senegal 塞内加尔	SEN	19.0
150	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	18.7
151	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	18.4
152	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	17.6
153	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	16.6
154	India 印度	IND	15.9
155	Gabon 加蓬	GAB	15.4
156	Bulgaria 保加利亚	BGR	15.4
157	Kuwait 科威特	KWT	15.2
158	Tunisia 突尼斯	TUN	14.6
159	Oman 阿曼	OMN	13.9
160	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	12.9
161	Morocco 摩洛哥	MAR	12.9
162	Jordan 约旦	JOR	12.5
163	Djibouti 吉布提	DJI	11.7
164	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	11.6
165	Libya 利比亚	LBY	10.2
166	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	10.1
167	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	9.90
168	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	9.33
169	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	8.15
170	Algeria 阿尔及利亚	DZA	7.92
171	Afghanistan 阿富汗	AFG	5.92
172	Iraq 伊拉克	IRQ	5.65
173	Yemen, Rep. 也门	YEM	3.93

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

较高的数值表示该年龄段女性有更高比例进入劳动力市场，可能反映劳动力供给充裕或就业机会较多的情况。

数值较低通常意味着什么

较低的数值表示更多该年龄段女性未进入劳动力市场，可能反映她们选择继续接受教育、进入职业培训或暂时退出劳动市场。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标不能区分就业和失业状态，无法反映就业质量
不能反映非正规就业或隐性就业情况
不能区分主动不参与和被动退出劳动力市场的情况
无法反映收入水平或工作条件
受法定就业年龄和劳动法规影响，跨国可比性有限
ILO模拟数据可能与实际调查数据存在偏差
不能反映劳动力利用效率或就业不足程度
受人口结构变化影响，可能掩盖真实的就业意愿变化

使用建议

用于国际比较时应优先使用国家官方数据与ILO数据的对比分析
研究青年就业问题时，应结合教育水平和产业结构变量进行多因素分析
分析长期趋势时应考虑统计方法和数据来源的变化
评估劳动力供给潜力时，应结合其他年龄段参与率综合判断
研究就业政策效果时，应区分教育扩张效应与就业市场变化效应
使用时应注意ILO模型假设与目标国家实际情况的匹配程度
进行趋势预测时应考虑人口结构变化和高等教育普及的长期影响
比较不同国家时，应关注劳动法规和文化因素对参与率的影响

常见错误用法

错误做法：将中国47.7%与冰岛83.3%直接对比，得出“中国青年女性就业率仅为冰岛一半”的结论

正确做法：在比较时应说明数据来源差异（ILO模型与国家统计），并考虑两国发展阶段、教育制度和就业结构的根本差异

不同国家统计体系、ILO模型参数和实际劳动市场结构存在显著差异，简单的数值对比容易产生误导性结论

错误做法：认为参与率从79%降至47%意味着中国青年女性就业人数减少了约40%

正确做法：该比例下降反映的是分母（15-24岁女性总人口）相对扩大或分子（进入劳动力市场的女性）相对减少，但具体就业人数还需结合绝对人口数据进行计算

比例指标无法直接推断绝对规模变化，人口结构变化会放大或缩小比例变化的实际影响

错误做法：将长期下降趋势简单归因于女性就业歧视加剧或劳动市场排斥

正确做法：应结合高等教育扩张、就业结构升级、青年就业观念变化等多因素综合分析

劳动力参与率下降可能同时反映教育机会增加和就业结构优化，而非仅仅是负面因素的作用

错误做法：将2020年后的回升解读为中国青年女性就业已经完全恢复

正确做法：2025年数值仍比1990年峰值低约40%，回升更可能是疫后修复而非趋势反转

数据可能受统计口径调整、模型更新或短期政策影响，长期趋势仍需观察

实际应用场景

教育扩张与青年女性就业的关系研究：分析1990年代以来中国高等教育扩招对该年龄段女性劳动力参与率的影响被解释变量可构建面板数据模型，将高等教育入学率、普通高校在校生规模作为核心解释变量，控制经济发展水平和产业结构变化，分析教育因素对青年女性就业参与的解释力
中国与周边国家青年女性劳动参与率比较：对比中国与日韩、东南亚主要国家该指标的时间序列差异比较变量采用收敛性检验和趋势分解方法，分析中国下降速度是否显著快于相似发展阶段的国家，识别中国特有的结构性因素
劳动力参与率对消费结构的影响分析：研究青年女性劳动力参与率变化对家庭消费决策和消费结构升级的影响机制变量可利用家庭调查数据，将女性参与率作为中间机制变量，分析其对耐用品消费、服务消费等的影响路径
青年就业政策的长期效果评估：评估近年来促进青年就业的政策措施对该指标的影响稳健性检验变量将政策实施前后不同时期的数据分别回归，检验系数稳定性，排除统计方法变化的影响