非全日制就业，男性（占男性就业总数的比例）
Part time employment, male (% of total male employment)
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
Part-time employment rate represents the percentage of employment that is part time. Part time employment in this series is based on a common definition of less than 35 actual weekly hours worked.
可供参考的中文翻译：非全日制就业率是指就业人员中从事非全日制工作的比例。本指标系列中，非全日制就业的判定标准为每周实际工作时间少于 35 小时。
数据口径与风险提示
- 本指标暂无中国数据记录，趋势分析和跨国比较均受严重限制
- 各国对非全日制的法律定义和统计口径存在差异，直接跨国比较需谨慎
- 数据来源于国际劳工组织（ILO）建模估计，部分国家可能使用国家统计口径而非 ILO 标准
- 非全日制就业与灵活用工、零工经济、兼职工作在概念上存在重叠但不完全等同
- 女性非全日制率通常高于男性，性别对比分析应参考 SL.TLF.PART.FE.ZS
- 部分发展中国家数据缺失或频率低，聚合为世界平均值时存在覆盖偏差
- 非全日制可能包含非自愿性（因找不到全职工作）和自愿性（偏好弹性安排）两种情形，本指标不区分两者
- 劳动力调查口径因国家而异，对同一劳动者是否计为就业的定义标准不完全统一
中国趋势
暂无中国数据记录。国际数据库中该指标在中国的时间序列数据缺失，无法进行趋势描述或跨国排名定位。在使用本指标进行中国相关分析时，建议明确标注数据可用性限制，并考虑通过中国国家统计局发布的类似口径数据补充验证。
- 中国数据点数量为零，无法提取任何有效年份和数值
- 无历史数据意味着无法计算任何十年变化倍数
- 跨国排名中无法确定中国的相对位置
全球趋势
全球平均非全日制就业比例处于较低水平。从最新排名看，加拿大（86.87%）远高于其他国家，哥伦比亚、秘鲁等拉美国家处于中等偏高水平（33%-54%），多数欧洲国家和美国在5%-15%之间，整体分布呈现较大区域差异。由于全球数据点同样缺失，无法追踪世界趋势的时间变化路径，十年平均变化也无从计算。该指标在发达国家和部分新兴经济体数据覆盖相对完整，但在全球汇总层面存在覆盖不均的问题。
- 世界数据点数量为零，无法提取任何有效年份和数值
- 虽然排名数据来自 2025 年快照，但时间序列数据缺失，无法分析趋势
- 世界平均值由各国数据汇总，但低覆盖国家可能被低估
- 各国非全日制定义差异可能影响全球平均的可比性
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。无法判断该时期中国男性非全日制比例的变化方向及与世界的差异。 |
| 1970-1979 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。无法得知该阶段中国工业化进程对男性就业结构的具体影响。 |
| 1980-1989 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。改革开放初期劳动力市场结构转型尚无系统统计记录，无法进行量化分析。 |
| 1990-1999 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。该时期中国城镇就业扩张阶段，非全日制比例的变化轨迹缺乏官方数据支撑。 |
| 2000-2009 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。中国加入世界贸易组织后制造业就业扩张，劳动密集型岗位的工时结构变化未在本指标中体现。 |
| 2010-2019 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。新经济、新业态发展对非全日制就业规模的影响无法通过本指标评估。 |
| 2020-2029 | - | - | 无可靠数据，倍数计算不适用。平台经济和零工经济兴起的背景无法通过中国历史数据印证，疫情期间灵活就业的变化也无法追踪。 |
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 | Canada 加拿大 | CAN | 86.9 |
| 2 | Colombia 哥伦比亚 | COL | 53.7 |
| 3 | Peru 秘鲁 | PER | 46.0 |
| 4 | Ecuador 厄瓜多尔 | ECU | 33.6 |
| 5 | Dominican Republic 多米尼加共和国 | DOM | 32.1 |
| 6 | Honduras 洪都拉斯 | HND | 30.9 |
| 7 | Korea, Rep. 韩国 | KOR | 23.0 |
| 8 | Paraguay 巴拉圭 | PRY | 21.1 |
| 9 | Brazil 巴西 | BRA | 18.6 |
| 10 | Chile 智利 | CHL | 18.1 |
| 11 | Austria 奥地利 | AUT | 14.6 |
| 12 | United Kingdom 英国 | GBR | 14.4 |
| 13 | Costa Rica 哥斯达黎加 | CRI | 13.2 |
| 14 | United States 美国 | USA | 12.5 |
| 15 | Spain 西班牙 | ESP | 6.92 |
| 16 | Portugal 葡萄牙 | PRT | 5.57 |
| 17 | West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙 | PSE | 1.57 |
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
非全日制就业比例较高，可能意味着劳动力市场中灵活用工比例较大，或反映部分群体（如下岗工人、过渡期劳动者）依赖非全日制工作；但也可能体现自愿偏好或特定行业（如零售、服务业）的结构性特征，不宜简单解读为就业质量好坏。
数值较低通常意味着什么
非全日制比例较低，通常表明全职就业占主导，可能对应工业化中期制造业大量使用全日制工人的阶段；但也可能掩盖非自愿性非全日制（即无法获得全职岗位）的隐性就业不足问题。
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- 中国数据完全缺失，无法进行任何中国趋势或国际比较分析
- 各国对“非全日制”少于35小时/周的界定标准可能与本国法律或惯例不同
- 本指标不区分自愿性非全日制与非自愿性非全日制，无法反映真实就业质量
- 跨国比较受各国劳动力调查设计差异影响，可比性受限
- 作为比例指标，无法反映非全日制就业的绝对人数规模
- 部分发展中国家数据覆盖不足，汇总的世界平均值存在系统性低估风险
- 该指标与实际工时分布不匹配，一个只工作1小时和一个工作34小时的人均被计为非全日制
- 数据来源于 ILO 建模估计，与各国官方统计可能存在口径差异
使用建议
- 分析中国情况时，应优先使用中国国家统计局发布的城镇非全日制就业相关指标进行替代验证
- 跨国比较时，应首先检查目标国家是否有本国口径数据，并评估与 35 小时标准的差异
- 进行政策分析时，应结合 SL.EMP.TOTL.SP.MA.ZS（男性就业率）和 SL.EMP.VULN.MA.ZS（男性弱势就业率）综合判断就业质量
- 性别对比分析应同时使用 SL.TLF.PART.FE.ZS，计算男女非全日制比例差距以识别潜在的性别就业不平等
- 追踪新就业形态时，可结合平台经济相关专项调查数据，不宜将本指标直接等同于零工经济规模
- 地区比较时应注意，不同经济结构（农业占比高的地区非全日制比例可能呈现不同特征）的混淆效应
- 时间序列分析需要先确认数据年份覆盖的连续性，碎片化数据不宜强行做趋势拟合
- 使用世界排名时，应将重点放在与你研究对象经济结构相近的国家，而非泛泛比较所有国家
常见错误用法
错误做法：直接用世界排名中中国不在榜内的数据，断言“中国男性非全日制比例排名靠后”，并进一步推断中国劳动力市场灵活性不足
正确做法：明确说明中国在本指标中暂无数据记录，无法进行此类排名定位分析
数据缺失不等于比例低，强行关联会导致严重的分析错误；中国劳动力市场特征应通过有数据覆盖的指标来评估，如制造业就业占比、正式就业比例等
错误做法：将中国女性非全日制比例（SL.TLF.PART.FE.ZS）替代男性指标使用，认为“女性比例高所以男性也类似”
正确做法：使用本指标（SL.TLF.PART.MA.ZS）分析男性，并结合女性指标做性别差距分析
全球范围内女性非全日制比例普遍高于男性，两性就业结构和偏好存在系统性差异，混用会导致性别维度的分析错误
错误做法：将非全日制就业比例直接等同于“零工经济”或“平台就业”的规模
正确做法：将本指标视为传统非全日制工作的统计近似，与平台零工分别用不同数据源独立分析
非全日制是基于工时的工作安排分类，与就业形态（新经济、传统正规、平台接单等）没有直接对应关系；零工经济的规模应参考 ILO 或相关平台的专项调查
错误做法：使用本指标判断就业质量提升或下降，仅凭比例数值做趋势解读
正确做法：结合就业总量变化和 SL.EMP.VULN.MA.ZS 等结构性指标，综合判断就业质量方向
非全日制比例上升可能是经济下行期非自愿兼职增加，也可能是新业态自主选择的结果，单独指标无法区分动机，误判会误导政策建议
错误做法：用中国无数据期间（比如 2000 年代）与世界有数据的国家做横向对比，得出“中国劳动力市场灵活性远低于世界平均水平”的结论
正确做法：不做此类跨数据有无的对比，应选取两国均有数据覆盖的时期和相近经济阶段的国家进行对标分析
缺失数据不能支持任何关于大小、高低的推断，进行此类比较是一种数据误用，可能导致对中国就业结构的系统性误判
实际应用场景
- 中国劳动力市场弹性评估：数据缺失下的研究设计：研究者希望评估中国劳动力市场的弹性与灵活性，试图用非全日制就业比例与其他国家对比 目标变量（因变量） 由于 SL.TLF.PART.MA.ZS 中国数据缺失，应将本研究作为数据限制下的探索性分析，在论文中明确说明数据可用性问题，并建议使用中国国家统计局城镇就业调查中的工时分组数据作为替代变量；同时将分析范围限定为有数据覆盖的国家间的二手文献综述，而非实证回归分析
- 新经济对传统非全日制统计口径的冲击：研究者关注平台经济、零工经济兴起是否改变了非全日制就业的规模与结构 结果变量（Outcome） 本指标基于每周35小时以下工时的传统口径，难以捕捉平台零工的不规则工时特征，建议将本指标与 ILO 数字经济专项报告结合使用；同时指出平台经济中同一就业者可能同时有全职核心工作和非全日制平台任务，传统调查方法可能低估真实非全日制规模
- 非全日制就业的性别差异与劳动力市场分割：研究劳动力市场中男性与女性的非全日制比例差异，探讨是否存在性别特定的就业分割 对比变量（Comparison） 将 SL.TLF.PART.MA.ZS（男性）与 SL.TLF.PART.FE.ZS（女性）并行分析，计算男女比例差距；控制变量应包括 SL.EMP.TOTL.SP.MA.ZS、SL.IND.EMPL.MA.ZS（工业就业占比）等结构变量；同时在方法论注释中说明，部分国家非全日制定义可能对某一性别更宽泛，跨国比较时应做标准化处理
- 农业经济结构与非全日制就业的关系：研究者试图分析农业部门就业比例高的国家是否表现出更高的非全日制就业比例 机制变量（Mechanism） 将 SL.AGR.EMPL.ZS（农业就业占比）作为解释变量，SL.TLF.PART.MA.ZS 作为被解释变量，使用有数据覆盖的国家进行横截面回归；同时在稳健性检验中加入 SL.AGR.EMPL.MA.ZS（男性农业就业比例），以验证农业结构对男性非全日制的影响机制；注意控制人均 GDP 等发展水平变量，避免遗漏变量偏误
- 非全日制就业与青年就业的关联研究：研究青年男性（15-24岁）就业率与非全日制比例的关系，探讨青年就业的不稳定性问题 解释变量（Explanatory） 将 SL.TLF.PART.MA.ZS 与 SL.EMP.1524.SP.MA.ZS（青年男性就业率）结合使用，分析青年就业结构；建议加入 SL.EMP.VULN.MA.ZS（男性弱势就业率）作为稳健性检验，因为非全日制和脆弱性就业在青年群体中往往同时出现；需注意青年样本量在部分发展中国家可能不足，系数估计精度有限
非全日制就业，男性（占男性就业总数的比例）常见问题
这个指标为什么没有中国的数据？中国男性非全日制就业情况怎样？
目前世界银行数据库中该指标没有收录中国的数据记录，可能原因包括中国劳动力调查未使用与 ILO 同口径的“每周少于35小时”标准，或数据尚未通过官方渠道向世行提交。中国国家统计局会发布城镇就业人员工时相关数据，可参考该来源了解国内男性非全日制就业的实际情况。
非全日制就业的定义是什么？在中国怎么理解这个指标？
本指标定义非全日制为每周实际工作时间少于35小时。中国情境下，机关事业单位的“临时工”、企业的“小时工”、部分制造业的轮班制工人如果周工时不满足35小时均计入。由于中国统计体系与 ILO 标准存在口径差异，直接用本指标评估中国情况不够可靠，建议参考国内统计口径数据。
世界排名中加拿大非全日制比例高达86%，这正常吗？
加拿大比例极高可能与其劳动力调查方式有关——部分时间工作（part-time）在加拿大劳动法和文化中更为普遍，且调查口径可能将自愿性的兼职工作者全部计入。中国周边国家如韩国的比例约23%，日本和新加坡等国数据未进入前列，反映出发达经济体内需型服务业对非全日制就业的拉动作用更强。
非全日制就业比例高好还是低好？对中国有什么参考意义？
比例高低本身不能直接判断好坏，需要结合成因分析。高比例可能意味着劳动力市场弹性大、自主选择空间广，也可能反映就业不充分、非自愿兼职多；低比例可能代表全职就业主导，也可能掩盖了真实的不充分就业问题。中国目前该指标数据缺失，不宜直接套用国际排名来评估国内劳动力市场状况。
这个指标和零工经济、新就业形态有什么关系？
本指标基于每周工时的传统口径（非全日制），与零工经济中的按项目接单、平台用工等新就业形态并非同一概念。零工经济就业者可能在一周内工时波动很大，可能在某周被计入非全日制、另一周又超过35小时，因此本指标仅是了解非全日制传统规模的参考，不能直接衡量平台零工经济的规模。
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