15-24岁男性人口劳动力参与率（国家估计）

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力的经济活跃人口占15-24岁总人口的百分比。

数据口径与风险提示

本指标为男性专项数据，与女性或总体劳动力参与率不具直接可比性
数据来源为各国国家统计体系，跨国比较时需注意统计口径差异
劳动力参与率的下降可能反映教育扩张，也可能是正规就业机会减少的信号
指标反映的是经济活跃状态，不区分正规与非正规就业
数据覆盖年份有限，2000年之前中国数据点较少
国家估计与ILO模拟估计可能存在方法论差异
部分年份存在数据缺失，影响长期趋势的完整呈现
高劳动力参与率不等于高质量就业，需结合就业结构指标综合判断

中国趋势

趋势解读

中国15-24岁男性劳动力参与率呈现持续下降趋势。1982年该指标为81.539%，至2010年已降至59.6%，累计下降约22个百分点。从各时间节点来看，1990年为77.4%，2000年进一步降至66.0%，显示出中国在此阶段青年就业结构的显著变化。下降趋势可能与教育普及、高等教育扩张以及产业结构升级有关，但确切原因需要结合教育扩张和就业政策等变量进行验证。

1982年：中国男性青年劳动力参与率为81.539%
1990年：降至77.4%，8年间下降约4.1个百分点
2000年：进一步降至66.0%，10年间又下降11.4个百分点
2010年：最终降至59.6%，10年间下降约6.4个百分点
整体变化：从1982年到2010年，指标值下降约21.9个百分点
2010年值与1982年值的比值为0.731，反映期初至期末的相对变化
数据点仅有4个，时间跨度较大，趋势细节可能被平滑
2000年之前的数据覆盖不完整，难以完整呈现改革开放初期的情况

全球趋势

趋势解读

全球15-24岁男性劳动力参与率同样呈下降态势。根据可用数据，2000年全球平均为61.35%，2010年降至54.21%，2019年进一步降至48.50%，累计下降约12.8个百分点。与中国相比，全球下降幅度相对平缓。这一趋势可能反映了全球范围内教育普及的共同影响，但中国的下降速度明显更快，可能存在特殊的结构性因素，需要结合其他相关变量进行验证。

2000年：世界男性青年劳动力参与率为61.35%
2010年：降至54.21%，10年间下降约7.1个百分点
2019年：继续降至48.50%，9年间又下降约5.7个百分点
整体变化：从2000年到2019年，指标值下降约12.8个百分点
2019年值与2000年值的比值为0.791
2010-2019年十年间，世界该指标变化倍数为0.895
全球数据仅为部分国家的加权平均值，并非完整覆盖
不同国家的数据年份可能不一致，影响聚合准确性

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	-	-	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。
2000-2009	-	-	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。
2010-2019	-	0.9x	该阶段中国数据缺失，仅有世界数据可供分析。世界该时期变化倍数为0.895，即下降了约10.5%。由于缺乏中国同期的完整十年数据，无法直接进行中国与世界的阶段变化率比较。中国的下降主要发生在1982-2010年，该时期下降幅度远超同期世界水平，可能与这一阶段中国教育扩张和产业结构调整有关，但确切机制需要结合相关变量验证。
2020-2029	-	-	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。

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	Paraguay 巴拉圭	PRY	65.7
2	Pakistan 巴基斯坦	PAK	65.7
3	Honduras 洪都拉斯	HND	65.1
4	New Zealand 新西兰	NZL	64.6
5	Canada 加拿大	CAN	63.2
6	Brazil 巴西	BRA	59.9
7	Austria 奥地利	AUT	58.8
8	Peru 秘鲁	PER	56.5
9	United States 美国	USA	56.3
10	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	56.0
11	United Kingdom 英国	GBR	55.3
12	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	52.0
13	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	51.6
14	Colombia 哥伦比亚	COL	50.6
15	Japan 日本	JPN	50.3
16	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	42.7
17	Spain 西班牙	ESP	39.6
18	Portugal 葡萄牙	PRT	36.5
19	Chile 智利	CHL	33.1
20	Korea, Rep. 韩国	KOR	20.5

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

劳动力参与率较高表示该年龄段的男性有更大比例参与经济活动，可能反映了较早进入劳动力市场、教育机会相对有限或就业门槛较低等特征。

数值较低通常意味着什么

劳动力参与率较低表示更多该年龄段男性选择继续读书深造、接受职业培训或暂缓进入劳动力市场，也可能反映了就业机会不足或结构性失业。

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仅涵盖男性，无法反映女性青年劳动力参与情况的独特模式
国家估计数据可能存在跨国口径差异，直接比较需谨慎
数据点数量有限，长期趋势分析可能存在置信区间较大的问题
无法区分全职、兼职或非正规就业
下降原因多元，单一指标难以确定具体驱动因素
部分国家数据年份不完整，影响全球聚合的准确性

使用建议

使用时需明确说明数据来源为国家估计还是ILO模拟估计
进行跨国比较时应考虑统计口径和调查方法的差异
分析趋势时应结合教育扩张、产业结构升级等相关变量
研究青年就业问题时，建议同时考察就业质量指标
关注数据的时间覆盖范围，避免在数据稀缺时期做出过度推断
政策分析时建议区分结构性下降与非周期性波动

常见错误用法

错误做法：直接认为中国劳动力参与率下降意味着青年就业困难或经济出了问题

正确做法：结合教育扩张、高等教育入学率等指标综合判断，理解下降可能反映了积极的社会进步

劳动力参与率下降可能源于更多青年选择继续求学，而非就业市场恶化

错误做法：将男性青年劳动力参与率与女性或总体青年劳动力参与率直接比较以判断性别平等

正确做法：应使用专门的性别对比指标如SL.TLF.CACT.FM.NE.ZS或SL.TLF.ACTI.1524.FE.NE.ZS

不同性别的基准水平和影响因素存在差异，直接比较可能产生误导

错误做法：使用国家估计数据与ILO模拟估计数据进行严格排名比较

正确做法：同一指标的国家估计和ILO估计因方法论不同，应分别使用或明确说明

两种估计采用不同的数据整合方法，可能产生系统性差异

错误做法：仅凭劳动力参与率高就判断某国青年就业状况良好

正确做法：应结合就业质量指标、青年失业率、工资水平等综合评估

高参与率可能包含大量非正规、低质量就业，与良好就业状况不能等同

错误做法：将中国2010年数据与全球2019年数据进行同一时期比较

正确做法：应确保时间节点的可比性，或明确说明数据时间差

不同时期的比较可能混淆趋势变化与时间效应

错误做法：将劳动力参与率下降简单归因于单一因素如政策变化或经济危机

正确做法：应进行多因素分析，考虑教育、经济结构、代际观念等多重影响

青年劳动力供给决策受复杂系统影响，单一归因可能严重失真

实际应用场景

教育扩张对青年劳动力供给的影响研究：研究中国高等教育大众化背景下，15-24岁男性劳动力参与率下降与教育扩张的关联被解释变量可使用面板数据模型，控制经济发展水平和产业结构变量，检验教育扩张指标与劳动力参与率的因果关系
青年就业结构变化的国际比较：对比中国与世界主要经济体青年劳动力参与率的演变轨迹核心比较变量采用合成控制法或双重差分法，控制发展水平和制度因素后分析中国特殊轨迹的成因
产业结构升级与青年就业形态转型：分析制造业向服务业转型如何影响青年男性进入劳动力市场的时机和方式机制变量通过中介效应模型，检验产业结构变化对青年劳动力参与率的间接影响路径
国家估计与ILO估计数据的稳健性检验：在使用劳动力市场相关指标进行研究时，对比两种数据源的结论一致性稳健性检验变量分别基于国家估计和ILO估计进行回归，观察主要结论是否对数据源敏感