具有中等教育的劳动力占具有中等教育劳动年龄人口的百分比

指标解释

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

The ratio of the labor force with intermediate education to the working-age population with intermediate education. Intermediate education comprises upper secondary or post-secondary non tertiary education according to the International Standard Classification of Education 2011 (ISCED 2011).

可供参考的中文翻译：具有中等教育的劳动力占具有中等教育劳动年龄人口的比率。根据国际教育标准分类2011（ISCED 2011），中等教育包括高中阶段教育或高中后非高等教育。

数据口径与风险提示

该指标依赖于劳动力的标准化定义，失业但积极寻找工作的人员计入劳动力，可能影响比率
受教育程度的分类依据ISCED 2011，不同国家在不同时期的数据采集口径可能存在差异
跨国可比性受限，部分国家缺乏按教育水平分层的劳动力统计
该指标仅反映具有中等教育人群中劳动力的相对比例，不反映绝对数量
数值高低受分子（劳动力人口）和分母（劳动年龄人口）的双重影响，需要结合其他指标综合解读
该指标不区分正规与非正规就业，不反映就业质量
数据缺失率较高，许多国家在该细分教育层次上的统计不够完整
该指标反映的是供给侧特征，不能直接推断劳动力需求或工资水平

中国趋势

趋势解读

中国在该指标上仅有2000年一个数据点（70.819%），缺乏其他年份数据，无法进行有意义的趋势分析。单一数据点显示中等教育水平劳动力参与劳动市场的比例处于相对较高水平，但无法判断长期变化方向，需结合劳动力参与率等指标综合评估。

仅存在2000年一个数据年份
数值为70.819%
最大值、最小值、首个数据点均为70.819%，无变化
变化倍数（期末/期初）为1.0，即无变化趋势
仅有单一年份数据，任何关于趋势的推断都缺乏数据支撑
无法与自身历史数据或其他国家进行有意义的趋势比较
中等教育定义可能随时间或统计方法调整而变化

全球趋势

趋势解读

世界层面的数据完全缺失，无法进行全球趋势分析。从现有的国家排名数据来看，不同国家的数值分布从38%（约旦河西岸和加沙）到75.1%（葡萄牙）不等，显示跨国差异显著，但缺乏全球聚合数据支撑趋势判断。

世界聚合数据点数为0
缺乏任何世界层面的聚合统计
无法进行世界与中国之间的趋势比较
跨国差异可能反映教育体系、就业结构、数据质量等多重因素
排名数据仅展示相对位置，不代表趋势方向
各国数据年份可能不一致，跨国比较需谨慎解读

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	无中国和世界数据，无法进行该时段的比较分析。
1970-1979	-	-	无中国和世界数据，无法进行该时段的比较分析。
1980-1989	-	-	无中国和世界数据，无法进行该时段的比较分析。
1990-1999	-	-	无中国和世界数据，无法进行该时段的比较分析。
2000-2009	-	-	中国在2000-2009年间数值无变化（期初期末均为70.819%），世界数据缺失无法进行比较。该时期中国可能处于中等教育扩张与劳动力市场结构调整的并行阶段，数值的稳定可能反映供需相对平衡，但缺乏更细粒度数据以验证。
2010-2019	-	-	中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的比较分析。
2020-2029	-	-	中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的比较分析。

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	Portugal 葡萄牙	PRT	75.1
2	Brazil 巴西	BRA	73.5
3	Peru 秘鲁	PER	73.4
4	United Kingdom 英国	GBR	71.2
5	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	69.0
6	Colombia 哥伦比亚	COL	68.5
7	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	67.0
8	Chile 智利	CHL	66.4
9	Austria 奥地利	AUT	62.7
10	Spain 西班牙	ESP	61.7
11	Korea, Rep. 韩国	KOR	61.5
12	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	61.2
13	Canada 加拿大	CAN	59.8
14	United States 美国	USA	56.4
15	Pakistan 巴基斯坦	PAK	53.7
16	Honduras 洪都拉斯	HND	52.8
17	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	38.0

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该值越高，表示在具有中等教育水平的劳动年龄人口中，参与劳动力市场的比例越高，反映该教育层次人群的就业参与活跃度较强。

数值较低通常意味着什么

该值越低，表示具有中等教育水平的劳动年龄人口中，参与劳动力市场的比例越低，可能反映该教育层次人群选择继续深造、提前退出劳动力市场或面临就业障碍的比例较高。

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数值高低受分子（劳动力人口）和分母（劳动年龄人口）双重影响，单看比率无法判断是劳动力参与高还是教育人口基数小
不反映就业质量、不区分正规与非正规就业、不体现工资水平
跨国比较需注意各国ISCED分类实施差异及数据采集年份不一致
中等教育内部异质性较大，高中与高中后非高等教育合并统计可能掩盖结构性差异
数据缺失率高，部分国家缺乏按教育水平细分的完整统计
不反映劳动力市场供需平衡状态，高比率不等于好就业
不同国家劳动年龄人口定义可能存在差异（15-64岁 vs 其他），需核对口径

使用建议

分析时结合具有初级教育和高级教育水平的同类指标，观察教育结构整体变化
结合劳动力参与率（SL.TLF.ACTI.ZS）评估总体就业参与情况
结合就业率或失业率数据，判断高/低比率背后是主动参与还是被动边缘化
分析时应区分正规与非正规就业、教育内部细分层次
跨国比较前应核实各国数据年份和ISCED实施情况
结合产业结构数据（如服务业就业比重）解读教育层次需求的宏观背景
考虑人口因素，若劳动年龄人口中接受中等教育比例本身在变化，分母变化会影响最终比率

常见错误用法

错误做法：将该指标直接等同于中等教育人群的就业率

正确做法：该指标是劳动力人口占劳动年龄人口的比率，与就业率（就业人口占劳动年龄人口）的分母和分子均不同

劳动力包括正在寻找工作的失业者，而就业率仅统计有工作者，两者含义不同，不能混用。

错误做法：将中国的70.819%与排名中的他国数值进行简单的高低比较并得出优劣结论

正确做法：不同国家数据年份可能不同，且该指标受各国教育体系、劳动力市场结构、数据质量等多重因素影响，数值差异需结合背景分析

跨国数值差异可能反映教育体系结构、就业文化、统计口径等系统性差异，简单排名高低不反映政策好坏。

错误做法：将中等教育劳动力占比的高低直接解读为教育政策成效

正确做法：该指标是供给侧指标，反映劳动力参与结构，不直接反映教育政策的产出或就业政策效果

教育政策成效需要结合教育投入、毕业率、技能匹配等指标综合评估，不能仅凭该指标下结论。

错误做法：使用该指标推断某国劳动力市场的“好坏”或“健康程度”

正确做法：该指标仅反映特定教育层次的劳动力参与比例，不包含就业质量、工资水平、工作稳定性等信息，无法单独判断劳动力市场整体状况

劳动力市场的健康程度需要综合失业率、就业质量、工资增长、生产率等多维度指标评估。

错误做法：认为中等教育劳动力占比越高越好

正确做法：该指标需要结合其他教育层次占比和产业结构综合解读，过高或过低均可能反映特定结构问题

若该指标过高，可能反映高等教育普及率低或高等教育人群更多选择继续深造；若过低，可能反映中等教育人群面临技能错配或就业障碍，均需结合背景分析。

实际应用场景

产业结构升级对中等教育劳动力需求的影响研究：研究随着服务业和高技术制造业比重提升，劳动力市场对中等教育层次的需求如何变化被解释变量可采用面板数据固定效应模型，控制经济发展水平、教育投资等变量，观察产业结构变量对中等教育劳动力占比的影响方向和显著性。需要注意内生性问题，产业结构与劳动力结构可能互为因果。
劳动力素质对劳动生产率的影响分析：分析不同教育层次劳动力结构对整体生产率的影响控制变量在回归分析中将中等教育劳动力占比作为控制变量，隔离其对生产率的贡献，结合基础教育和高等教育占比的联合分析，可揭示教育结构的最优配置。
教育扩张与劳动力市场参与的代际分析：比较不同年代出生的人群在接受中等教育后的劳动力参与模式被解释变量利用面板数据或队列分析方法，观察教育扩张背景下中等教育劳动力占比的时间趋势，并结合性别、地区等维度进行异质性分析。数据年份限制是主要挑战。
女性中等教育劳动力参与的跨国比较：研究女性在接受中等教育后的劳动力参与率差异及其影响因素被解释变量结合中等教育女性指标（SL.TLF.INTM.FE.ZS）和女性总体劳动力参与率（SL.TLF.CACT.FE.ZS），分析中等教育与女性就业的关系，可采用blinder-oaxaca分解或probit模型。