中等教育程度男性失业率（占中等教育程度男性劳动力比例）
Unemployment with intermediate education, male (% of male labor force with intermediate education)
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
The percentage of the labor force with an intermediate level of education who are unemployed. 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：具有中等教育程度的劳动力中失业者所占的百分比。根据《国际标准教育分类2011》（ISCED 2011），中等教育包括高级中等教育或中等后非高等教育。
数据口径与风险提示
- 本指标仅覆盖具有中等教育程度的男性群体，不可直接与其他教育层次或整体劳动力失业率进行横向比较
- 中等教育的定义在不同国家可能因教育体系差异而存在口径差异，对跨国比较需保持审慎
- 世界银行数据主要来源于国际劳工组织模拟估算，部分国家的国家级数据可能存在口径差异
- 失业率衡量的是正在积极求职但未就业的人口，不包括已放弃求职或非正规就业群体
- 中国在该指标上仅有2000年一个数据年份，缺少时间序列，难以评估长期趋势
- 该指标为比例指标，反映的是失业者占特定教育程度劳动力的结构，不能直接等同于就业市场绝对规模
- 数据覆盖年份有限，部分发展中国家和地区的统计能力有限，可能存在数据缺失或估算偏差
- 跨国排名仅反映特定年份的数值水平，不宜直接解释为人力资源政策成效的排序
中国趋势
根据世界银行数据，中国在该指标上仅有2000年一个观测点，数值约为7.12%，此后缺乏连续数据更新。由于缺乏时间序列变化信息，无法对中国中等教育程度男性失业率的长期走势、阶段性波动或结构性转变进行有依据的分析。这一单一年份数据点在没有后续数据支撑的情况下，其政策含义解读需极为审慎，可能需要结合中国国家统计局发布的其他分学历、分性别的失业调查数据来交叉验证。
- 中国仅有2000年一个数据年份，数值约为7.12%
- 此后至2025年无连续观测数据
- 最大最小值均为7.12%（同一数据点）
- 期初至期末变化倍数约为1.0倍
- 单一年份数据无法支撑趋势判断
- 数据缺失期间可能存在重大政策变化或经济结构转型
- 不宜基于单一数据点进行历史推断或跨国排名解读
全球趋势
根据现有预计算数据，全球范围内在该指标上缺乏系统性的聚合统计，全球数据点计数为零。这意味着世界银行尚未建立起按教育程度和性别分层的中等教育男性失业率全球时间序列。在缺乏全球基准数据的情况下，无法进行中国与世界平均水平的有效对比。相关分析可能需要参考国际劳工组织各区域的单独报告或各国国家级数据来源，但跨境可比性需结合各国教育分类标准加以审慎评估。
- 全球数据点计数为零，无可用统计序列
- 各十年期初与期末比值均为空值
- 缺乏全球层面的汇总或估算数据
- 无法进行中国与全球平均水平的对比分析
- 全球失业统计数据通常受统计口径差异影响较大
- 中等教育分类在不同国家体系下定义不尽一致
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 由于中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的对比分析，该时期数据不可用。 |
| 1970-1979 | - | - | 由于中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的对比分析，该时期数据不可用。 |
| 1980-1989 | - | - | 由于中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的对比分析，该时期数据不可用。 |
| 1990-1999 | - | - | 由于中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的对比分析，该时期数据不可用。 |
| 2000-2009 | - | - | 中国仅在2000年有单一观测值，缺少完整的十年期序列数据，无法计算期初期末倍数来评估该阶段的变化特征。 |
| 2010-2019 | - | - | 由于中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的对比分析，该时期数据不可用。 |
| 2020-2029 | - | - | 由于中国和世界数据均缺失，无法进行该时段的对比分析，该时期数据不可用。 |
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 | West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙 | PSE | 24.2 |
| 2 | Spain 西班牙 | ESP | 9.96 |
| 3 | Canada 加拿大 | CAN | 8.98 |
| 4 | Chile 智利 | CHL | 8.96 |
| 5 | Pakistan 巴基斯坦 | PAK | 8.05 |
| 6 | Colombia 哥伦比亚 | COL | 7.78 |
| 7 | Costa Rica 哥斯达黎加 | CRI | 7.57 |
| 8 | Portugal 葡萄牙 | PRT | 6.12 |
| 9 | United Kingdom 英国 | GBR | 5.94 |
| 10 | Honduras 洪都拉斯 | HND | 5.63 |
| 11 | United States 美国 | USA | 5.59 |
| 12 | Austria 奥地利 | AUT | 5.28 |
| 13 | Brazil 巴西 | BRA | 5.26 |
| 14 | Peru 秘鲁 | PER | 4.19 |
| 15 | Ecuador 厄瓜多尔 | ECU | 3.82 |
| 16 | Dominican Republic 多米尼加共和国 | DOM | 3.70 |
| 17 | Korea, Rep. 韩国 | KOR | 2.92 |
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
该指标数值越高，表示具有中等教育程度的男性群体中失业比例越大，反映该教育层次的男性在就业市场上面临更大的失业风险或结构性就业困难，可能与技能匹配度不足、劳动力需求变化或教育投资回报率下降有关。
数值较低通常意味着什么
该指标数值越低，说明具有中等教育程度的男性就业稳定性相对较好，失业占比较低，意味着该教育层次群体在劳动力市场中更易找到并保持工作，可能反映了较为充分的就业机会或较好的劳动市场匹配效率。
鍙ｅ緞闄愬埗
- 数据覆盖极为有限，中国仅有2000年一个数据年份，全球数据几乎完全缺失，无法形成有效的时间序列用于趋势分析
- 中等教育的国际标准分类（ISCED 2011）在不同国家教育体系下定义存在差异，跨国可比性需谨慎评估
- 失业率统计受各国劳动力调查方法、口径定义及数据采集质量影响较大，不同国家的统计标准可能存在系统性偏差
- 该指标仅反映主动求职但未就业的失业人口，不包括已放弃求职、从事非正规就业或隐性就业的群体
- 中国在该指标上的数据缺失期间，可能存在重大政策变化或经济结构转型，但无法通过数据验证
使用建议
- 在使用该指标时应明确标注数据来源及时间局限性，避免在缺乏数据支撑的情况下进行跨期趋势推断
- 进行跨国比较研究时需说明各国ISCED分类的对应关系，必要时进行口径标准化处理
- 建议结合国家统计局发布的分学历、分性别的失业调查数据进行交叉验证，弥补国际数据库的不足
- 分析中等教育男性失业问题时，应同时考虑产业结构变化、技能培训政策、经济发展阶段等配套因素
- 对于政策评估类研究，不宜仅凭单一数据点下结论，应寻找其他来源的纵向数据以增强论证基础
常见错误用法
错误做法：将该指标与中国男性总体失业率或高等教育、低等教育男性的失业率进行直接数值比较，得出"中等教育男性失业最严重"的结论
正确做法：应仅在同一指标内（中等教育程度男性失业率）进行跨国或跨期比较，且须在统计口径一致的前提下进行
不同教育层次对应不同的劳动力分母和就业市场特征，直接混用会掩盖各层次各自的真实失业风险水平，造成系统性误判
错误做法：基于中国2000年7.12%这一个数据点，得出"中国中等教育男性失业率长期处于较高水平"的结论或进行历史推断
正确做法：应明确标注数据仅有一个年份，建议通过中国国家统计局等渠道获取更完整的近年数据后再进行趋势判断
单一数据点无法支撑任何趋势判断，错误解读可能误导政策决策和学术研究结论
错误做法：将世界银行数据与他国官方数据简单替换或混合使用，未注明数据来源差异
正确做法：使用时应明确标注数据来源，并了解世界银行数据经过了ILO的估算调整，可能与各国直接发布的数据存在口径差异
数据口径不一致会导致比较结果失真，需要在研究方法部分明确说明数据处理过程
错误做法：忽略中等教育口径差异，直接将发展中国家与发达国家的中等教育男性失业率排名解读为"该国人力资源政策最差"
正确做法：在跨国比较时应参考各国ISCED对应转换表，若发现口径差异显著应予以说明或从分析中剔除
不同国家中等教育对应的人口比例和结构差异很大，这种直接比较缺乏可比性基础，排名不宜直接用于政策评价
错误做法：将该指标数值与其他教育层次失业率简单相加，估算"所有失业者中中等教育男性的比例"
正确做法：各教育层次失业率的分母是该层次自身劳动力，而非全体男性劳动力，两者不能直接合并计算
分母不同导致数值不是同类的，加总会导致结果无意义，应使用联合分布或分组占比的专门方法进行分析
实际应用场景
- 教育层次与失业风险的性别分化分析：在研究中国或发展中国家劳动力市场结构变化时，关注不同教育程度男性之间的失业率差异及其背后的经济逻辑 机制变量（mechanism） 需控制经济发展阶段、产业结构转型、区域差异等变量；由于数据年份有限，建议结合CHNS等微观调查数据进行联合分析，或采用敏感性分析检验结论稳健性
- 教育投资回报率与就业稳定性跨国比较：在比较不同国家中等教育男性失业率以评估教育投入的经济效益时，需要考虑统计口径差异 结果变量（outcome variable）或解释变量（explanatory variable） 进行跨国分析时需统一统计口径并说明各国ISCED映射关系；若样本量有限可采用加权调整或分层回归方法以控制异质性
- 高等教育扩张背景下中等教育群体就业韧性研究：分析高等教育规模扩大是否对中等教育程度劳动力的就业机会产生挤出效应或结构性影响 稳健性检验变量（robustness check） 可引入高等教育入学率作为机制变量，使用滞后变量或工具变量处理内生性问题，同时进行多个教育层次失业率的对比分析以验证结论稳健性
- 经济危机对中等教育男性就业冲击的时序分析：在分析2008年金融危机或2020年新冠疫情对就业市场的影响时，评估中等教育男性群体作为结构性脆弱群体的失业冲击程度 被解释变量（explained variable） 结合GDP增长率、制造业PMI等宏观指标进行时间序列或面板数据分析，注意控制政策干预变量的混淆效应
中等教育程度男性失业率（占中等教育程度男性劳动力比例）常见问题
中等教育男性失业率多少算正常范围？
不同国家由于经济发展水平、产业结构、教育政策和社会文化差异，中等教育男性失业率的基准差异较大。通常发达国家的该指标多在4%-10%之间，而新兴市场和发展中国家波动可能更大，可能在5%-15%甚至更宽泛的区间。但不宜直接套用国际标准，应结合具体国情和数据背景综合判断。
为什么中国在中等教育男性失业率方面的数据非常有限？
世界银行数据库中中国仅有2000年一个观测值，主要因为中国失业统计体系主要采用城镇登记失业口径，对教育程度和性别分层统计不够系统。如需更完整数据，建议参考国家统计局年度劳动力调查或人口普查中关于教育程度和失业状况的专项分类。
该指标能否反映中等教育男性群体的实际就业困难？
该指标仅衡量主动求职但未成功的那部分人群，无法覆盖放弃求职、从事非正规经济活动或隐性就业的群体。要全面评估中等教育男性的就业困境，建议结合就业质量指标、非正规就业比例、工资水平等多维数据综合分析。
下载数据
免费获取世界银行WDI完整数据集，包含中等教育程度男性失业率（占中等教育程度男性劳动力比例）等所有指标，支持按国家、指标或主题下载CSV、Excel和XML格式数据。
下载数据