15-24岁人口劳动力参与率（全国估计）

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，指的是在经济活跃人口中，特定时期内为商品和服务生产提供劳动的所有人占该年龄段人口的比例。

数据口径与风险提示

本指标为全国估计值，与世界银行模拟的ILO估计值在口径和方法上可能存在差异，跨版本比较时需注意数据来源
劳动力参与率的定义基于国际标准，但各国对"经济活动"的具体认定可能因劳动力调查设计而有所不同
数据仅覆盖有调查实施的年份，部分国家存在较长时间跨度缺失
年轻人口劳动力参与率受入学率、职业教育体系、就业机会等多因素影响，跨国可比性有限
中国数据止于2010年，与世界数据的最新年份（2019年）存在时间不对应，直接对比需谨慎
部分转型经济体在调查方法和样本代表性上可能存在局限，影响数据质量

中国趋势

趋势解读

中国15-24岁年龄段劳动力参与率呈现持续下降趋势。1982年该指标高达82.84%，至2010年已降至57.38%，累计下降约25.5个百分点。这种下降并非线性，期间经历1990年的78.29%和2000年的65.80%两个台阶式回落。该变化反映了改革开放以来中国经济结构转型、教育普及加速以及劳动密集型制造业向技术密集型转变的综合影响，年轻群体接受更长时间教育和延迟进入劳动力市场的现象日益普遍。

1982年劳动力参与率为82.84%，为有记录以来的最高值
1990年降至78.29%，较1982年下降4.55个百分点
2000年进一步降至65.80%，十年间下降12.49个百分点
2010年录得57.38%，为最低值
从1982年到2010年，累计下降25.46个百分点
数据时间跨度为1982-2010年，2010年后缺乏更新，无法反映近年变化
仅含4个数据点，相邻观察间隔较大，趋势连续性难以精确判断
中国数据来源为全国估计，可能与 ILO 模拟估计在口径上存在差异

全球趋势

趋势解读

全球15-24岁年龄段劳动力参与率同样呈现显著下降态势。2000年全球平均水平为52.73%，至2019年已降至39.25%，下降约13.48个百分点。该趋势在世界各地区普遍存在，反映了全球性教育扩张、青年高等教育入学率提升以及后工业时代劳动市场结构变化的共同作用。发达经济体和新兴经济体在不同阶段经历了类似转变，只是起始时间和发展速度有所差异。

2000年全球劳动力参与率为52.73%，为有记录以来的最高值
2010年降至45.64%，十年间下降7.09个百分点
2019年进一步降至39.25%，再下降6.38个百分点
整个观察期下降13.48个百分点
世界数据仅含3个数据点，时间跨度2000-2019年，对更早时期的变化缺乏信息
世界平均值的计算覆盖不同发展阶段的国家，结构性差异较大
各地区下降节奏可能不一致，汇总数据可能掩盖区域异质性
该下降趋势是全球性教育扩张的结果还是经济结构变化的反映，需要结合更多变量综合判断

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	该时期中国和世界数据均不可获得，无法进行十年变化分析。
1970-1979	-	-	该时期中国和世界数据均不可获得，无法进行十年变化分析。
1980-1989	-	-	该时期中国和世界数据均不可获得，无法进行十年变化分析。
1990-1999	-	-	该时期中国和世界数据均不可获得，无法进行十年变化分析。
2000-2009	-	-	该时期中国和世界数据均不可获得，无法进行十年变化分析。
2010-2019	-	0.9x	该时期仅世界数据可用，世界水平下降至期初的0.86倍；中国该阶段数据缺失，无法直接比较中国与世界在该时期的相对变化幅度。
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	New Zealand 新西兰	NZL	64.2
2	Canada 加拿大	CAN	63.0
3	Austria 奥地利	AUT	56.9
4	Paraguay 巴拉圭	PRY	56.8
5	United States 美国	USA	55.6
6	United Kingdom 英国	GBR	54.5
7	Brazil 巴西	BRA	54.0
8	Peru 秘鲁	PER	52.5
9	Japan 日本	JPN	51.5
10	Honduras 洪都拉斯	HND	49.1
11	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	48.0
12	Pakistan 巴基斯坦	PAK	45.5
13	Colombia 哥伦比亚	COL	43.9
14	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	42.8
15	Spain 西班牙	ESP	37.6
16	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	36.0
17	Portugal 葡萄牙	PRT	34.2
18	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	32.2
19	Chile 智利	CHL	29.5
20	Korea, Rep. 韩国	KOR	24.7

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

较高的数值通常表示该年龄段有更大比例的人口积极参与经济活动，可能反映了教育入学率较低、就业机会充足或传统劳动参与文化等因素。

数值较低通常意味着什么

较低的数值通常表示更多年轻人选择继续深造、接受职业培训或暂时退出劳动力市场，可能与教育系统扩展、劳动力市场准入门槛提高或青年就业意愿下降有关。

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数据存在较大时间缺失，无法支撑近期趋势判断
跨国数据来源和调查方法可能存在口径差异，影响可比性
无法区分自愿延迟就业与结构性失业导致的参与率下降
该比率受人口结构、教育政策、劳动法规等多重因素影响，单独解读存在局限
全国估计值与ILO模拟估计值可能存在系统性差异
中国数据滞后约15年，与当前现实可能存在较大偏离

使用建议

使用该指标时，应明确标注数据版本（全国估计 vs ILO模拟）和具体年份
进行跨国比较时，优先选择同一数据来源的指标变体
结合15-24岁人口的教育入学率、高等教育扩张速度等变量进行综合分析
关注指标变化与其他经济社会变量的时序关系
避免将参与率下降简单解读为负面信号，需区分教育投资效应与就业困境
在政策分析中，应结合劳动力市场政策、职业教育体系和青年就业计划等配套信息

常见错误用法

错误做法：直接将该指标高低等同于青年就业好坏

正确做法：结合教育入学率、青年失业率、劳动力市场结构等变量综合判断

劳动力参与率下降可能源于高等教育扩张（积极信号），也可能源于就业机会匮乏（消极信号），单看参与率无法区分这两种截然不同的情况

错误做法：使用中国1982年数据与全球最新数据进行趋势对比

正确做法：仅在同一时期、同一数据来源下进行纵向和横向比较

时期不同意味着所处经济结构、统计口径、人口特征存在系统性差异，直接比较可能产生误导性结论

错误做法：将全国估计值与 ILO 模拟估计值混用进行长期趋势分析

正确做法：明确区分两种数据来源及其口径差异，保持数据版本一致性

两种数据在调查方法、样本设计和调整技术上存在差异，混用可能引入系统性偏差

错误做法：根据单一国家排名判断该国青年劳动力市场表现

正确做法：结合该国发展阶段、教育政策和产业结构特点进行解读

不同国家在文化传统、经济结构和政策环境上差异显著，简单排名忽视了这背景差异

实际应用场景

教育扩张与青年劳动力参与：跨国面板分析：研究高等教育扩招对15-24岁劳动力参与率的因果效应，控制人均GDP、城市化率和制造业比重被解释变量可采用倍差法（DID）比较扩招政策实施前后处理组与对照组的参与率变化差异，注意控制时间趋势和地区异质性
产业结构转型与青年就业结构变化：分析从农业向制造业和服务业转型过程中，年轻劳动力在各部门参与率的重新配置效应结果变量可结合分解分析，将总体参与率变化拆分为产业结构效应和部门内部效应，需配套产业就业结构数据
劳动力参与率性别差异的演变机制：考察女性青年参与率相对男性参与率的变化趋势，检验性别平等政策的效果比较变量可构建男女参与率比值作为被解释变量，分析教育机会、就业准入、家庭责任等解释因素的影响，注意内生性问题
青年劳动力参与与消费结构变动的关联：研究青年参与率下降对家庭消费结构、住房需求和储蓄率的影响渠道机制变量可采用中介效应模型，检验青年就业收入变化对家庭消费决策的传导路径，需要配套家庭调查数据