失业保险和积极劳动力市场政策在第三五分位数人群中的覆盖率(占总人口百分比)

Coverage of unemployment benefits and ALMP in 3rd quintile (% of population)

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指标代码:per_lm_alllm.cov_q3_tot所属主题:社会保障与劳动力:PerformanceSocial Protection & Labor: Performance

2023最新有效年份
1最新年份有值国家
265历史上有数据经济体
98%总体缺失率

指标解释

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

Coverage of unemployment benefits and active labor market programs (ALMP) shows the percentage of population participating in unemployment compensation, severance pay, and early retirement due to labor market reasons, labor market services (intermediation), training (vocational, life skills, and cash for training), job rotation and job sharing, employment incentives and wage subsidies, supported employment and rehabilitation, and employment measures for the disabled. Estimates include both direct and indirect beneficiaries.

可供参考的中文翻译:本指标的中文解释应以世界银行官方说明为准。使用时需同时核对指标代码、单位、年份范围和数据来源。

数据口径与风险提示

  • WDI 数据会随版本修订,引用时应保留下载日期和指标代码。

中国趋势

趋势解读

中国在该指标上缺乏可用数据,无法进行任何趋势分析。当前数据点为空(记录数为0),意味着该指标在中国尚未建立系统的统计报告机制。数据缺失可能源于该指标的调查周期较长、统计口径尚待完善或数据源可获得性有限。由于缺乏时间序列数据,无法评估近年来中国失业保险和积极劳动力市场政策覆盖范围的变动情况,趋势研判需待更多数据披露后方可进行。

  • 中国在该指标上无任何可用数据记录
  • 数据缺失原因可能涉及报告制度、统计口径或数据可获得性限制
  • 当前无法获取任何年份的覆盖比率数值
  • 数据完全缺失,趋势分析建立在不可用数据之上
  • 可能无法准确反映中国失业保险和积极劳动力市场政策的实际覆盖状况
  • 不建议基于当前数据对中国保障水平做出任何推断
  • 解读中国覆盖率时需等待更完整的数据系列披露

全球趋势

趋势解读

全球层面在该指标上同样缺乏系统数据,trend_entities记录数为0,无法构建有意义的全球趋势。全球数据缺失可能源于各国失业保险和ALMP报告制度差异,以及该指标在跨国统计中的可比性限制。各国失业保险和ALMP政策设计差异显著,覆盖范围从高度普及到极低水平不等,使得简单的全球平均值解读存在较大偏差。在全球数据可得性改善前,全球趋势分析应保持审慎。

  • 全球在该指标上无任何可用数据记录
  • 各国在失业保险和ALMP的政策设计上存在显著差异
  • 数据缺失源于各国报告制度不统一
  • 当前无法获取任何年份的全球平均覆盖率数值
  • 全球趋势分析建立在不可用数据之上
  • 各国失业保险和ALMP定义差异限制跨国可比性
  • 简单的全球平均覆盖率解读可能产生误导
  • 解读全球覆盖率时需谨慎对待数据缺口

每十年变化摘要

十年区间中国变化世界变化提示
1960-1969--无可用数据,无法进行十年变化分析
1970-1979--无可用数据,无法进行十年变化分析
1980-1989--无可用数据,无法进行十年变化分析
1990-1999--无可用数据,无法进行十年变化分析
2000-2009--无可用数据,无法进行十年变化分析
2010-2019--无可用数据,无法进行十年变化分析
2020-2029--无可用数据,无法进行十年变化分析

2023 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
1Panama
巴拿马
PAN0.91

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

失业保险和积极劳动力市场政策覆盖率提高,意味着更多第三五分位数人群获得失业期间的经济保障和再就业支持,可能反映了更完善的失业保险制度、覆盖面扩展或就业服务普及度提升。

数值较低通常意味着什么

失业保险和积极劳动力市场政策覆盖率较低,意味着第三五分位数中仅有较少人口获得失业期间的保护,可能面临更大的失业经济风险,缺乏系统性就业支持。

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  • 该指标仅衡量获得覆盖的人口比例,不反映实际领取金额的充足性
  • 失业保险定义因国家而异,影响跨国可比性
  • 未覆盖非正规就业者和自雇人群的失业保障情况
  • 数据缺失限制了中国数据的可用性
  • 分析时应考虑各国报告制度差异
  • 覆盖率指标无法区分有效覆盖和形式覆盖

使用建议

  • 结合失业保险充足性指标(per_lm_alllm.adq_pop_tot)评估保障质量
  • 结合受益人家庭福利占比评估再分配效果
  • 结合最贫穷五分位数覆盖率评估政策公平性
  • 结合社会保险覆盖率了解更完整的社会保障体系
  • 结合失业率和劳动参与率了解劳动力市场背景
  • 结合收入分配指标理解第三五分位数的社会经济地位
  • 结合人均GDP和就业结构分析经济发展阶段的差异
  • 结合培训支出和人力资源开发指标评估ALMP政策投入

常见错误用法

错误做法:将该指标数值作为评估中国失业保障水平的唯一依据,忽视数据缺失问题

正确做法:在使用前先确认数据可用性,将数据缺失作为重要限制条件披露

数据完全缺失时,数值解读可能导致严重误导,忽略数据缺口会高估或低估实际保障水平

错误做法:直接对比中国与排名靠前国家的覆盖率差异,未考虑指标定义差异

正确做法:对比前需核实各国失业保险和ALMP的政策范围是否一致

各国失业保险和ALMP的政策设计差异显著,简单的数值对比可能掩盖实质差异

错误做法:将第三五分位数的覆盖率等同于全体人口或最贫穷群体的覆盖率

正确做法:明确该指标仅反映中等收入人群的覆盖情况

不同收入群体在政策覆盖上可能存在显著差异,中等收入人群的覆盖率不能代表其他群体

错误做法:将覆盖率高低简单解读为政策效果好坏,未考虑发展阶段差异

正确做法:结合经济发展水平和就业结构解读覆盖率含义

覆盖率受发展阶段、制度设计和统计口径等多重因素影响,不宜简单评判

错误做法:将失业保险覆盖率直接用于预测失业后的实际救助效果

正确做法:区分覆盖率和充足性两个维度

覆盖率高不代表实际领取金额充足,两者需结合评估

实际应用场景

  • 失业保险覆盖率的收入分配效应研究:研究第三五分位数人群失业保险覆盖率与收入不平等的关系 解释变量或控制变量 可通过固定效应模型控制国家和时间效应,结合其他社会保障指标进行稳健性检验,但需注意数据缺失对样本量的影响
  • 积极劳动力市场政策有效性评估:评估ALMP覆盖率对就业率和劳动参与率的影响 机制变量或控制变量 使用面板数据回归分析ALMP覆盖率与就业结果的关联,建议结合失业保险充足性指标共同分析,注意内生性问题可能影响因果推断
  • 社会保障体系完善程度国际比较:比较不同国家或地区社会保障体系的发展水平 比较变量 将第三五分位数覆盖率与总人口覆盖率、各五分位数覆盖率结合使用,构建多维度比较框架,适合跨国截面分析
  • 经济下行期失业保险保障作用研究:分析经济周期对失业保险覆盖率和充足性的影响 解释变量或结果变量 可结合宏观经济增长指标,分析经济下行期覆盖率变化,但数据可得性可能限制该方向研究

失业保险和积极劳动力市场政策在第三五分位数人群中的覆盖率(占总人口百分比)常见问题

失业保险和ALMP覆盖率是什么意思?

该指标表示第三五分位数人群中有多少人获得失业保险和积极劳动力市场政策覆盖,包括失业补偿、遣散费、培训和就业服务等。覆盖率高意味着更多人获得失业期间的经济保障和再就业支持。

第三五分位数是什么意思?

第三五分位数指收入分布中排名40%至60%的人群,即中等收入群体。该指标专为此群体设计,区别于最贫穷和最富有的五分位数,用于分析中等收入人群的社会保障状况。

为什么找不到中国的失业保险覆盖率数据?

中国在该指标上暂无系统报告数据,可能因数据报告制度限制、统计口径尚待完善或数据源可获得性有限。建议关注后续数据更新或结合其他失业保障相关指标进行评估。

失业保险和养老保险是一回事吗?

不是。该指标特指失业保险和积极劳动力市场政策,包括失业补偿、培训和就业服务等,不包括养老、医疗等社会保险项目,需区分不同社会保障类型。

覆盖率是不是指领失业金的人数?

不是。覆盖率指获得失业保险和ALMP资格的人口比例,包括潜在符合条件者和实际领取者两部分。覆盖率高不代表实际领取人数一定多,两者概念不同。

这个指标可以用来比较国家间的失业保障水平吗?

需谨慎。由于各国失业保险和ALMP的政策设计差异显著,且存在数据缺失问题,跨国比较应核实指标定义是否一致,否则可能产生误导。

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