这个项目是做什么的？
第一，反“AI 引战型低质内容”。 B 站、知乎、小红书上很多打“资本与劳动对立”、“生育下跌”、“互联网降薪低”的内容， 很多是抽了部分实数据上口，并未给出原始来源与口径。 本页面仅采纳《国家统计年鉴》、《BLS 年报》、《IMF WEO》《ILO WESO》等可直接验证的原始公开文件，并在每张图表下方标注。
第二，跨国别、跨岗位、跨时间看中、美、世界的不平衡。 居民可支配收入、人均 GDP、CPI、房价、失业率、基尼系数、劳动分配率以及“农民 / 都市白领 / 计算机行业 / AI 研究员”这几个岗位同时可观。其中“都市白领”不是国家统计口径，本页面以《城镇非私营单位平均工资》为上限估算（含企事业单位、院校、金融、IT 等都市岗位），以《城镇私营单位平均工资》为下限估算（含小微企业、服务业、个体商户为主），两者中间才是“白领”实际所在。
第四，关于“真假失业率”的争议。 国家统计局 2018 年起公布的《城镇调查失业率》（U-3 口径）覆盖城镇地区 16 岁及以上人口，【不包含】农民工，也【不区分】灵活就业。 城镇调查失业率 5% 左右看上去很稳，但同期《灵活就业人员规模》从 2016 年 1.0 亿增长到 2024 年约 2.4 亿，占就业总人口 ~32% —— 也就是说，每三个有工作的人就有一个不在传统“正式就业”的统计框里。 这部分人很多在做外卖、快递、网约车、直播、自媒体，“有工作”但社保不全、收入波动大、议价权弱—— 城镇调查失业率看不到他们的实际困境。 本页面不判断谁对谁错，只是把两个口径都展示出来，让你看到《城镇调查失业率》+《灵活就业规模》上下文的全貌。 以 M37、M38、M39、M40 四条为主。
第三， 每个指标带 source method confidence 三个标签。 official = 可以在原始部门网站验证； academic = 依赖学术口径估算； industry_sample = 行业平台报酬样本。
你可以点击每张图表下方的「原始来源」直接跳转到发布页。 如果发现与官方公开数据不一致，请提 PR；最危险的是“为了引战而改动定中中间资料”。