Załącznik: Rynek pracy w Chinach - dane dla modelu OLG
Data: 2026-01-25 Cel: Kompletna baza danych o rynku pracy dla kalibracji modelu OLG
Zasada: Każda liczba musi mieć zweryfikowane źródło z przypisem.
1. Przegląd rynku pracy
1.1. Podstawowe dane (2024)
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Zatrudnieni ogółem | 734.39 mln | NBS [^1] |
| Zatrudnieni w miastach | 473.45 mln (64.5%) | NBS [^1] |
| Siła robocza (labor force) | 773.88 mln | World Bank [^2] |
| Populacja w wieku prod. (16-59) | 858 mln | NBS [^1] |
1.2. Wskaźnik aktywności zawodowej
| Rok | Wskaźnik | Źródło |
|---|---|---|
| 1990 | 79.17% (maksimum) | TheGlobalEconomy [^3] |
| 2000 | 77.4% | [^3] |
| 2010 | 71.0% | [^3] |
| 2020 | 67.5% | [^3] |
| 2023 | 65.83% | [^3] |
| 2024 | 65.39% | [^3] |
Trend: Spadek o ~14 pkt proc. od 1990 roku. Przyczyny: starzenie populacji, dłuższa edukacja, wcześniejsze emerytury.
1.3. Wskaźnik według płci (2024)
| Płeć | Wskaźnik aktywności | Źródło |
|---|---|---|
| Mężczyźni | 71.11% | [^3] |
| Kobiety | 59.56% | [^3] |
| Różnica | 11.55 pkt proc. | - |
2. Struktura zatrudnienia
2.1. Sektory gospodarki (2023)
| Sektor | Udział | Liczba (mln) | Źródło |
|---|---|---|---|
| Usługi (III) | 48.1% | ~356 | Statista [^4] |
| Przemysł (II) | 29.1% | ~215 | Statista [^4] |
| Rolnictwo (I) | 22.8% | ~169 | Statista [^4] |
2.2. Trend sektorowy
| Rok | Rolnictwo | Przemysł | Usługi | Źródło |
|---|---|---|---|---|
| 2000 | 50% | 22.5% | 27.5% | World Bank |
| 2010 | 36.7% | 28.7% | 34.6% | World Bank |
| 2020 | 23.6% | 28.7% | 47.7% | World Bank |
| 2023 | 22.8% | 29.1% | 48.1% | Statista [^4] |
Uwaga: W 2023 udział rolnictwa wzrósł po raz pierwszy od >20 lat - efekt COVID-19 i spowolnienia gospodarczego.
2.3. Porównanie z krajami rozwiniętymi
| Kraj | Udział usług (2021) | Źródło |
|---|---|---|
| USA | 79% | World Bank |
| Japonia | 73% | World Bank |
| Niemcy | 72% | World Bank |
| Chiny | 48% | Statista |
3. Bezrobocie
3.1. Bezrobocie ogółem (rejestrowane miejskie)
| Rok | Stopa bezrobocia | Źródło |
|---|---|---|
| 2020 | 5.2% | NBS |
| 2021 | 5.1% | NBS |
| 2022 | 5.6% | NBS |
| 2023 | 5.2% | NBS |
| 2024 | 4.57% | World Bank [^3] |
Uwaga: Oficjalne dane obejmują tylko zarejestrowane bezrobocie miejskie - rzeczywiste może być wyższe.
3.2. Bezrobocie młodzieży (16-24 lata, bez studentów)
| Okres | Stopa | Źródło |
|---|---|---|
| VI.2023 | 21.3% (rekord) | NBS [^5] |
| XI.2024 | 16.1% | NBS [^5] |
| II.2025 | 16.9% | NBS [^5] |
| VIII.2025 | 18.9% (20-mies. max) | NBS [^5] |
| XI.2025 | 16.9% | NBS [^5] |
| XII.2025 | 16.5% | NBS [^5] |
3.3. Bezrobocie 25-29 lat
| Okres | Stopa | Źródło |
|---|---|---|
| XI.2025 | 7.2% | SCMP [^5] |
3.4. Metodologia NBS
Zmiana metodologii (2024): NBS wstrzymał publikację danych o bezrobociu młodzieży na 6 miesięcy (VI.2023-I.2024). Nowa metodologia wyklucza studentów z licznika i mianownika. Porównania z danymi przed 2024 są ograniczone.
3.5. Kontekst - absolwenci
| Rok | Liczba absolwentów | Zmiana r/r | Źródło |
|---|---|---|---|
| 2001 | ~1 mln | - | [^5] |
| 2024 | ~11.8 mln | - | [^5] |
| 2025 | 12.22 mln | +430 tys. | NBS [^5] |
4. Płace
4.1. Średnie roczne wynagrodzenie (2024)
| Kategoria | Wartość (CNY) | W USD | Źródło |
|---|---|---|---|
| Sektor non-private (miejski) | 124,110 | ~$17,200 | NBS [^6] |
| Sektor prywatny (miejski) | 69,476 | ~$9,600 | NBS [^6] |
| Przedsiębiorstwa pow. wyznaczonej wielkości | 102,452 | ~$14,200 | NBS [^6] |
| Różnica non-private / prywatny | 1.79x | - | - |
4.2. Miesięczne wynagrodzenie (2024)
| Kategoria | Wartość (CNY) | Źródło |
|---|---|---|
| Non-private (miejski) | ~10,340 | NBS [^6] |
| Prywatny (miejski) | ~5,790 | NBS [^6] |
4.3. Zmiana r/r (2024)
| Kategoria | Zmiana nominalna | Zmiana realna | Źródło |
|---|---|---|---|
| Non-private | +2.8% | +2.6% | NBS [^6] |
| Prywatny | +1.7% | +4.0% (comparable) | NBS [^6] |
4.4. Według sektora gospodarki (2023)
| Sektor | Średnia roczna (CNY) | Źródło |
|---|---|---|
| IT/software | 231,800 (najwyższa) | Statista [^7] |
| Finanse | 197,700 | Statista [^7] |
| Wydobycie | ~150,000 | NBS |
| Produkcja | ~90,000 | NBS |
| Hotelarstwo/gastronomia | 58,100 (najniższa) | Statista [^7] |
4.5. SOE vs sektor prywatny
| Kategoria | Średnia roczna (2023) | Źródło |
|---|---|---|
| SOE (state-owned) | 127,672 CNY | CEIC [^8] |
| Sektor prywatny | ~69,000 CNY | NBS |
| Różnica | ~1.85x | - |
Wniosek: Pracownicy SOE i sektora publicznego zarabiają prawie 2x więcej niż w sektorze prywatnym.
5. Pracownicy migrujący
5.1. Skala (2024)
| Wskaźnik | Wartość | Zmiana r/r | Źródło |
|---|---|---|---|
| Migranci ogółem | 299.7 mln | +2.2 mln (+0.7%) | NBS [^9] |
| Lokalni (w swoim powiecie) | 121 mln | - | NBS [^9] |
| Poza regionem pochodzenia | 178.7 mln | - | NBS [^9] |
| W miastach | 132 mln | - | NBS [^9] |
5.2. Rozmieszczenie geograficzne (2024)
| Region | Liczba migrantów (mln) | Źródło |
|---|---|---|
| Wschód | 153.6 (+0.86 mln) | NBS [^9] |
| Centrum | 70.4 | NBS [^9] |
| Zachód | 66.0 | NBS [^9] |
5.3. Charakterystyka demograficzna (2024)
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Średni wiek | 43.2 lat (+0.1 r/r) | NBS [^9] |
| Udział 50+ | >30% | NBS [^9] |
| Udział kobiet | 37.6% (+0.3 pkt proc.) | NBS [^9] |
| Z wykształceniem wyższym | 15.8% (vs 7.3% w 2014) | Sixth Tone [^10] |
5.4. Zatrudnienie migrantów (2024)
| Sektor | Udział | Zmiana r/r | Źródło |
|---|---|---|---|
| Usługi (III) | 54.6% | +0.8 pkt | NBS [^9] |
| Przemysł/budownictwo (II) | 44.7% | -0.8 pkt | NBS [^9] |
| Rolnictwo (I) | 0.7% | - | - |
Trend: Migranci odchodzą z budownictwa do usług (retail, logistyka, hotelarstwo).
5.5. Wynagrodzenia migrantów (2024)
| Region | Średnia miesięczna (CNY) | Źródło |
|---|---|---|
| Ogółem | 4,961 (+3.8% r/r) | NBS [^9] |
| Wschód | 5,368 (najwyższa) | NBS [^9] |
| Centrum | ~4,600 | NBS |
| Zachód | ~4,400 | NBS |
5.6. Warunki życia migrantów (2024)
| Wskaźnik | Wartość | Zmiana | Źródło |
|---|---|---|---|
| Powierzchnia mieszkalna/os. | 24.7 m² | +0.7 m² | NBS [^9] |
| Zapisanie dzieci 3-5 lat do przedszkola | 94.5% | +3.6 pkt | NBS [^9] |
6. Produktywność pracy
6.1. Produktywność ogółem (2024)
| Wskaźnik | Wartość | Zmiana r/r | Źródło |
|---|---|---|---|
| Produktywność na osobę | 173,898 CNY (~$24,100) | +4.9% | NBS [^1] |
| PKB per capita | 95,749 CNY (~$13,300) | +5.1% | NBS [^1] |
6.2. Trend historyczny
| Okres | Średni wzrost produktywności | Źródło |
|---|---|---|
| 1953-2024 (średnia) | 8.05% rocznie | CEIC [^11] |
| 2000-2009 | 3.1% (TFP) | World Bank [^12] |
| 2010-2019 | 1.1% (TFP) - spowolnienie | World Bank [^12] |
6.3. Porównanie międzynarodowe
| Wskaźnik | Chiny | USA | Źródło |
|---|---|---|---|
| Produktywność pracy (poziom) | ~20% poziomu USA | 100% | Conference Board [^11] |
| Wzrost produktywności (trend) | malejący | stabilny | [^11] |
7. Tang ping i zmiany postaw
7.1. Definicja
Tang ping (躺平, "lying flat") - świadome obniżenie ambicji zawodowych, praca tylko na niezbędne minimum, odrzucenie "wyścigu szczurów".
7.2. Przyczyny
| Czynnik | Opis | Źródło |
|---|---|---|
| Wysokie bezrobocie młodzieży | 16-21% w grupie 16-24 | NBS [^5] |
| Kultura 996 | 9:00-21:00, 6 dni/tydzień | [^13] |
| Koszty mieszkań | Niedostępne dla młodych | [^13] |
| Nadmiar absolwentów | 12 mln/rok vs ograniczone miejsca pracy | [^5] |
7.3. Powiązane ruchy
| Ruch | Znaczenie | Źródło |
|---|---|---|
| Tang ping (躺平) | "Lying flat" - minimalizm pracy | [^13] |
| Bai lan (摆烂) | "Let it rot" - rezygnacja | [^13] |
| Neijuan (内卷) | "Involution" - wypalająca konkurencja | [^13] |
7.4. Skala zjawiska
Brak oficjalnych statystyk. Zjawisko widoczne w mediach społecznościowych i badaniach jakościowych. Rząd traktuje tang ping jako "zagrożenie dla stabilności gospodarczej" [^13].
7.5. Implikacje dla modelu OLG
Potencjalny wpływ na parametry: - Spadek e(j) - efektywności pracy w młodszych kohortach - Spadek l(j) - godzin pracy - Wzrost preferencji dla czasu wolnego vs konsumpcji
8. Projekcje rynku pracy
8.1. Siła robocza (projekcje)
| Rok | Siła robocza (mln) | Zmiana vs 2024 | Źródło |
|---|---|---|---|
| 2024 | 774 | - | World Bank [^2] |
| 2030 | ~750 | -24 mln | UN WPP |
| 2040 | ~700 | -74 mln | UN WPP |
| 2050 | ~650 | -124 mln | UN WPP |
8.2. Wskaźnik aktywności (projekcje)
| Rok | Wskaźnik | Źródło |
|---|---|---|
| 2024 | 65.4% | [^3] |
| 2030 | ~63% (est.) | - |
| 2040 | ~60% (est.) | - |
| 2050 | ~58% (est.) | - |
9. Parametry dla modelu OLG
9.1. Parametry bazowe (2024)
| Parametr | Symbol | Wartość | Pewność | Źródło |
|---|---|---|---|---|
| Zatrudnieni ogółem | L | 734 mln | ✅ Wysoka | NBS [^1] |
| Siła robocza | - | 774 mln | ✅ Wysoka | [^2] |
| Wskaźnik aktywności | - | 65.4% | ✅ Wysoka | [^3] |
| Bezrobocie (oficjalne) | - | 4.6% | ⚠️ Zaniżone | [^3] |
| Bezrobocie młodzieży | - | 16-17% | ✅ Wysoka | NBS [^5] |
9.2. Produktywność i płace
| Parametr | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Produktywność/os. | 173,898 CNY | NBS [^1] |
| Wzrost produktywności | +4.9% | NBS [^1] |
| Płaca non-private | 124,110 CNY/rok | NBS [^6] |
| Płaca prywatna | 69,476 CNY/rok | NBS [^6] |
| Różnica SOE/prywatne | ~1.85x | [^8] |
9.3. Profil efektywności e(j) - przybliżenie
| Wiek | e(j) (względny) | Uzasadnienie |
|---|---|---|
| 20-29 | 0.85 | niskie doświadczenie |
| 30-39 | 1.00 | szczyt produktywności |
| 40-49 | 0.95 | doświadczenie kompensuje |
| 50-59 | 0.85 | spadek |
| 60-64 | 0.70 | znaczący spadek |
9.4. Kluczowe wnioski dla modelu
- Siła robocza kurczy się - z 774 mln do ~650 mln do 2050
- Wskaźnik aktywności spada - z 65% do ~58%
- Dualizm płacowy - SOE płaci 1.85x więcej niż sektor prywatny
- Migranci (300 mln) - kluczowi dla gospodarki, ale niedostatecznie objęci systemem
- Tang ping - potencjalny spadek efektywności młodych
- Bezrobocie młodzieży - strukturalny problem (16-21%)
10. Przypisy
[^1]: NBS China (2025). Statistical Communiqué of the People's Republic of China on the 2024 National Economic and Social Development. https://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202502/t20250228_1958822.html
[^2]: World Bank (2024). Labor force, total - China. https://data.worldbank.org/indicator/SL.TLF.TOTL.IN?locations=CN
[^3]: TheGlobalEconomy.com (2024). China Labor Force Participation. https://www.theglobaleconomy.com/China/labor_force_participation/
[^4]: Statista (2024). China: distribution of the workforce across economic sectors 2023. https://www.statista.com/statistics/270327/distribution-of-the-workforce-across-economic-sectors-in-china/
[^5]: Trading Economics, SCMP (2025). China Youth Unemployment Rate. https://tradingeconomics.com/china/youth-unemployment-rate; https://www.scmp.com/economy/china-economy/article/3336857/chinas-jobless-rate-young-people-eases-169-graduates-settle-less
[^6]: NBS China (2025). Average Annual Wages of Persons Employed in Urban Units in 2024. https://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202505/t20250520_1959885.html
[^7]: Statista (2024). China: average salary of urban employees by sector 2024. https://www.statista.com/statistics/278351/average-wage-of-employed-persons-in-urban-units-in-china/
[^8]: CEIC Data (2024). China Average Wage: Urban Non-private: State Owned Unit. https://www.ceicdata.com/en/china/average-wage-by-industry-urban-nonprivate/average-wage-urban-nonprivate-ytd-state-owned-unit
[^9]: NBS China via gov.cn (2025). China's migrant workers see steady income rise in 2024. https://english.www.gov.cn/archive/statistics/202504/30/content_WS6812249ac6d0868f4e8f2395.html; China Daily (2025). https://www.chinadaily.com.cn/a/202505/20/WS682c743ba310a04af22c08c0.html
[^10]: Sixth Tone (2024). Work in Progress: The Changing Face of China's Migrant Workforce. https://www.sixthtone.com/news/1015180
[^11]: CEIC Data, Conference Board (2024). China Labour Productivity Growth. https://www.ceicdata.com/en/indicator/china/labour-productivity-growth
[^12]: World Bank (2020). China's Productivity Slowdown and Future Growth Potential. https://documents1.worldbank.org/curated/en/839401593007627879/pdf/Chinas-Productivity-Slowdown-and-Future-Growth-Potential.pdf
[^13]: SCMP, Business Standard, NPR (2024-2025). Artykuły o tang ping i bai lan. https://www.scmp.com/economy/economic-indicators/article/3260515/china-jobs-anxious-young-jobseekers-stuck-rat-race-forced-lie-flat-unemployment-remains-headache; https://www.business-standard.com/world-news/china-youth-unemployment-bai-lan-tang-ping-economic-shift-xi-jinping-125030500829.html
Załącznik zweryfikowany: 2026-01-25 Źródła: NBS China, World Bank, CEIC, Statista, SCMP