劳动力市场关键指标

概要

致谢

KILM指南

KILM的发展历程

KILM在劳动力市场分析中的作用

利用多个KILM指标开展劳动力市场分析

KILM的组织和覆盖范围

信息库和方法论信息

对国际劳工组织20个劳动力市场关键指标的概述

《KILM》电子版

第一章 劳动力市场关键议题

议题一：经济危机及其对劳动力市场的影响

议题二：利用家庭调查分析贫困与就业之间的联系：建立国际工作贫困数据库

议题三：千年发展目标就业指标：国别案例

第二章 工作参与情况

KILM1：劳动力参与率

第三章 就业指标

KILM2：就业人口比率

KILM3：就业状况

KILM4：按部门划分的就业

KILM5：非全职工作者

KILM6：工时

KILM7：非正规部门就业

第四章 失业、不充分就业和非经济活动率指标

KILM8：失业

KILM9：青年失业

KILM10：长期失业

KILM11：按受教育程度划分的失业

KILM12：与工作时间相关的不充分就业

KILM13：非经济活动率

第五章 受教育程度和文盲指标

KILM14：受教育程度和文盲

第六章 工资及人工成本指标

KILM15：制造业工资指数

KILM16：职业工资和收入指数

KILM17：每小时薪酬成本

第七章 劳动生产率

KILM18：劳动生产率

第八章 就业弹性指标

KILM19：就业弹性

第九章 贫困、工作贫困和收入分配指标

KILM20：贫困、工作贫困和收入分配

附录

附录A宏观经济和人口指标

附录B国际就业状况分类(ICSE-1993)

附录c所有经济活动的国际标准行业分类(ISIC第二版，1968年)

附录D国际教育标准分类(ISCED－97)

附录EKILM数据的可及性

表

表A1世界及地区实际GDP’年度增长率，选自国际货币基金组织数据库

表A2世界及地区失业率(%)

表A3世界失业人口(百万人)

表A4世界及地区脆弱性就业比例(%)

表A52009年失业情境(比率)

表A62009年失业人口情境(百万人)

表A72009年就业增长情境(年增长率)

表A82009年脆弱性就业情境(比率)

表A92009年脆弱性就业情境(百万人)

表A102009年工作贫困情境(1．25美元，比率)

表A112008年9月工作贫困情境(1．25美元，百万人)

表A122008年9月工作贫困情境(2美元，比率)

表A132008年9月工作贫困情境(2美元，百万人)

表B1交叉制表：贫困率

表B2交叉制表：总人数

表c1就业人口比率(%)

表c2青年就业人口比率(%)

表C3博茨瓦纳：按就业状况划分的就业情况(%)

表C4巴基斯坦：按就业状况划分的就业情况(%)

表c5巴基斯坦：按就业状况划分的青年就业情况(%)

表1按年龄组划分的劳动力参与率

表2按年龄组划分的就业人口比率

表3就业状况(占总就业人口的百分比)

表4a按部门划分的就业(占总就业人口的百分比)

表4b按部门门类划分的就业(ISIC第三版，1990年，占总就业人口的百分比)

表4e按部门大类划分的就业(ISIC第二版，1968年，占总就业人口的百分比)

表5非全职就业率和非全职工作者中女性所占比重

表6a按每周工时划分的就业人口分布(百分比)

表6b人均年实际工时

表7非正规部门就业人口

表8a总失业人口

表8b登记失业人口

表9青年失业人口

表10总长期失业人口与青年长期失业人口

表11a按受教育程度划分的总失业人口分布

表11b按受教育程度划分的失业率

表12与工作时间相关的不充分就业

表13按年龄组划分的非经济活动率

表14a按受教育程度划分的劳动力分布

表14b青年文盲率和成年文盲率

表15制造业工资指数

表16a职业工资率指数

表16a附录职业工资率指数——基准年份和名义值

表16b职业收入指数·：

表16b附录职业收入指数——基准年份和名义值

表17a制造业所有雇员每小时薪酬成本

表17b以美元计值的制造业所有雇员每小时薪酬成本的百分比变化

表17c制造业生产工人每小时薪酬成本

表17d以美元计值的制造业生产工人每小时薪酬成本的百分比变化

表18劳动生产率

表19就业弹性

表20贫困、工作贫困人口和收入分配

专栏表

表A宏观经济和人口指标．■

表E1全球层面、地区和亚地区层面KII．M数据的可获取程度

表E2KILM数据的可获取程度，按照经济体和最新年份划分

专栏

专栏1国际劳工组织统计部

专栏2劳动力市场指标图书馆(1MI1)网络

专栏3国际劳工组织对劳动力市场指标进行国际和地区估算的方法

专栏B1评估工作贫困人口中的儿童贫困程度

专栏1a世界及地区劳动力参与率估算

专栏2a第13届国际劳动统计学家大会(1982年10月)通过的关于经济活动人口、就业、失』

及不充分就业统计的决议(相关段落)

专栏2b世界及地区就业人口比率估算

专栏3a世界和地区就业状况估算

专栏4a全部经济活动的国际标准产业分类

专栏4b世界和地区就业状况估算(按部门分类)

专栏6a第18届国际劳动统计学家大会(2008年11一12月)通过的关于工时统计的决议

专栏7a第15届国际劳动统计学家大会(1993年1月)通过的关于非正规部门就业状况统计

的决议(相关段落)

专栏7b非正规部门就业与非正规就业：区别在何处"para" label-module="para">

专栏8a第13届国际劳工统计学家大会(1982年10月)通过的关于经济活动人口、就业、失且

和不充分就业统计数据的决议(相关段落)

专栏8b世界及区域失业率估算

专栏9a世界及地区青年失业率估算

专栏12a第16届国际劳动统计学家大会(1998年10月)通过的关于衡量不充分就业和不适当

就业状况的决议(相关段落)

专栏15a1973年10月由第12届国际劳动统计学家大会通过的关于工资统计综合体系的决议(相关段落)

专栏15b第17届国际劳动统计学家大会(2003年11-12月)通过的关于消费者价格指数的决电

(相关段落)

专栏16a国际劳工组织“十月调查”中有关职业的描述

专栏17a第11届国际劳动统计学家大会(1966年10月)通过的关于人工成本统计的决议

(相关段落)

专栏19a解释就业弹性

专栏19b世界及地区就业弹性估算

专栏20a世界及地区工作贫困者估算

专栏20b新的世界银行贫困估算

图

图A1全球GDP增长估算和预测

图A2国际劳工组织全球失业人口情境演变

图A3部分地区男性与女性失业率的预测变化(2008－2009年)

图A4部分地区青年与成年失业率的预测变化(2008-2009年)

图A5人均产出、水平及年均增长率

图A6根据三种情境预测的全球脆弱性就业人口

图A7工作贫困情境(1．25美元)

图A8工作贫困情境(2美元)

图B1试点项目中的调查：就业和失业的定义

图B2试点阶段中获得的按性别划分的各国工作贫困率数据

……

专栏图2100433B

《劳动力市场关键指标(第6版)》内容简介：劳动力市场关键指标（KILM）是一组重要的、广泛深入的参考工具。目前，劳动力领域正经历着快速的变化，而这组工具满足了人们在及时、准确、便捷地获取这一领域相关信息方面日益增长的需求。KILM现已进入其第十个年头，其可以使一般用户及时方便地获取关于全球劳动力市场的数据及分析状况。

KILM这一重要的参考工具从众多国际数据信息库以及地区和国家层面的统计数据中获取了大量信息，可以提供200多个国家和地区从1980年至最近年度的数据。KILM由关于劳动力市场的20个“关键”指标构成，这些指标涵盖就业以及与就业相关的变量（就业状况、就业部门、工时等）、工作不足和求职者的特征、受教育程度、工资和薪酬成本、劳动生产率以及工作贫困。将这些指标综合在一起，KILM提供了一个有力的框架，以此来应对与生产性就业和体面工作有关的关键问题。

KILM有三种不同的版本一一出版物、交互式软件（CD-ROM）和在线数据库，因此我们比以往更容易获取这20个劳动力市场关键指标对应的国家层面的数据，以及解释这些指标的用途、定义和基本发展趋势的描述性文本。此外，在KILM的原稿中还可获得有关全球和地区性的最新估算数据，这些数据包括劳动力参与率、就业人口比率、就业状况、按部门划分的就业、失业率和青年失业率、非经济活动率、就业弹性和工作贫困。

《劳动力市场关键指标(第6版)》第一章 重点列举了世界劳动力市场的关键议题，同时阐释了如何利用劳动力市场信息来分析与劳动力市场有关的问题并指导政策建议。KILM第六版特别分析了目前的经济危机状况，并提供了有关2009年的失业、脆弱性就业和工作贫困的最新估算数据（“议题一”）。第一章 后两节同样对劳动力市场信息进行了值得关注的研究。对于提升劳动力市场信息的重要性，加强对联合国“千年发展目标”（MDG）中的第一个具体目标（使所有人，包括妇女和青年人，都实现充分和体面的就业）实施进度的评估分析，这两节具有十分重要的作用。

表示粒度特性有两个关键指标，介绍如下：

① D50：一个样品的累计粒度分布百分数达到50%时所对应的粒径。它的物理意义是粒径大于它的颗粒占50%，小于它的颗粒也占50%，D50也叫中位径或中值粒径。D50常用来表示粉体的平均粒度。

② D97：一个样品的累计粒度分布数达到97%时所对应的粒径。它的物理意义是粒径小于它的的颗粒占97%。D97常用来表示粉体粗端的粒度指标。 其它如D16、D90等参数的定义与物理意义与D97相似。

根据国际薄膜行业认可的评估依据，建筑膜优劣指标评判惯例

关键指标为：太阳能得热系数SHGC（越小越好）、太阳能总阻隔率 TSER（越大越好）、紫外线阻隔率、可见光透光率。

虚假指标为：红外线阻隔率

这是因为建筑膜隔热的原理是反射一部分热量，隔离一部分热量，吸收一部分热量。太阳光照时，主要能量来源的49%是红外线，约50%是可见光。红外线阻隔仅仅是太热辐射热量阻挡的一部分，且很多厂家选择性的给出某个波段的红外线阻隔率，而不是全波段的红外线阻隔率，存在普遍参数造假现象，不可作为主要参考指标。另外，红外线阻隔率也没有包含膜吸收的热能部分，而吸热部分也是真实隔热效果很重要的因素之一。该指标属于商业上吸引眼球的炒作，无太大实际价值。

太阳能得热系数SHGC(又称太阳能总透射比、得热因子、g值，在我国GB/T2680中称为遮挡系数，常缩写为Se或Sc)：是指在相同条件下，太阳辐射能量透过玻璃进入室内的热量（既包括直接透过的部分，也包括吸收后放出的热量）与通过相同尺寸但无玻璃开口进入室内的太阳能热量的比率。遮阳系数越小，阻挡阳光热量向室内辐射的性能越好。即数值越低，膜的性能越好。

太阳能阻隔率TSER：指标能够实际反映薄膜隔热能力的真实数据。因为它计算了整个太阳能波谱范围。（红外线仅占到49%的太阳能波谱。）同时也包含了被吸收的能量。所以，例如能源之星等机构和美国门窗评定委员会，加拿大政府等只采用SHGZ/TSER的数据作为评判标准而不是红外线阻隔率。该数值越高越好。

紫外线阻隔率：指入射太阳光中紫外线（300-380nm）被窗户玻璃系统阻隔的百分比，通常用百分率表示。紫外线照射会让皮肤产生大量自由基，导致细胞膜的过氧化反应，使黑色素细胞产生更多的黑色素，并往上分布到表皮角质层，造成黑色斑点。造成皮肤皱纹、老化、松弛及黑斑。该数值越高越好。

慢速随机指标,SLOWKD,SKD,SLOWKD指标,SKD指标,Slow Stochastic Oscillator,Slow stochastic oscillator.