electricsheepasia/asia-ilo-lai-vist-noc-nb-number-of-labour-inspection-visits-to-workplaces-d

该数据集包含亚洲25个国家在2008年至2024年期间的劳动监察访问工作场所次数的数据，共有223个观测值，覆盖1个具体指标（LAI_VIST_NOC_NB，即年度劳动监察访问工作场所次数）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为亚洲国家。数据集以表格形式组织，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、年份、观测值、观测状态等列。它适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，主要用于分析和研究亚洲地区的劳动监察趋势。数据已由Electric Sheep Asia重新打包，以方便机器学习使用。This dataset contains 223 observations of labour inspection visits to workplaces across 25 Asia countries, spanning from 2008 to 2024, covering 1 distinct indicator (LAI_VIST_NOC_NB, which represents the number of labour inspection visits to workplaces during the year). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. It is structured in tabular format with columns such as ref_area (country code), ref_area.label (country name), indicator (indicator code), indicator.label (indicator name), time (year), obs_value (observed value), and obs_status (observation status). The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, and is repackaged by Electric Sheep Asia for machine learning readiness.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动监察领域，精准的数据是评估政策执行效能与工作场所合规性的基石。该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，经由Electric Sheep Asia团队从ILOSTAT REST API直接抽取并精心重构。数据聚焦于亚太地区25个国家在2008年至2024年间年度劳动监察访问工作场所的次数（指标代码LAI_VIST_NOC_NB），共包含223条观测记录。团队依据ILO协调后的ICLS定义，筛选出亚洲ISO3国家代码对应的数据，并在数据集中保留源标签以追溯原始调查或行政记录来源，从而确保每一条记录的可信度与可溯源性。

特点

该数据集的一大特色在于其地理与时间维度的广泛覆盖，横跨从塞浦路斯、新加坡到土耳其、蒙古等25个亚洲经济体，时间跨度长达17年，为纵向比较研究提供了坚实基础。每条观测记录都附有丰富的元数据列，包括观测状态标志（如是否可靠）、源注释、指标注释以及集中趋势度量等，使得研究者能够精准评估数据质量。尤为重要的是，数据按照‘最佳来源’原则处理了同一国家同年份多源冲突的情况，并保留了按性别、分类等维度拆分的字段（当指标发布此类细分时），极大地增强了分析灵活性。

使用方法

该数据集依托Hugging Face的datasets库，为研究者提供了极低的接入门槛。用户只需一行Python代码`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-lai-vist-noc-nb-number-of-labour-inspection-visits-to-workplaces-d")`即可将数据加载为Pandas DataFrame。随后，可通过筛选`ref_area`列（如印度尼西亚代码'IDN'）聚焦特定国家，或利用`time`与`obs_value`列绘制单一指标的时间序列图。若需构建国家×年份的面板矩阵，仅需对`indicator`列进行过滤后应用`pivot_table`方法即可实现，极大便利了跨国比较与回归分析任务的开展。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过ILOSTAT数据库发布，经Electric Sheep Asia重新打包后呈现于HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于记录亚洲25个国家在2008至2024年间每年劳动监察走访工作场所的次数，旨在通过标准化、可追溯的指标揭示劳工权益保障的实践与趋势。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT的数据被广泛用于劳动经济学、国际发展及公共政策研究，为评估各国劳动监察效能、推动体面劳动目标（SDG 8）提供了关键量化依据。该数据集以223条观测值覆盖亚洲区域，具备清晰的地理与时间跨度，其发布填补了亚洲劳动监察领域精细时序数据的空白，对跨国比较研究和政策制定具有显著影响力。

当前挑战

该数据集面临的核心领域挑战在于劳动监察指标的国际可比性：不同国家法律定义、监察执行程序及数据收集标准差异显著（如某些国家仅覆盖正规部门），导致直接将原始走访次数作为劳动监管强度代理变量可能产生系统性偏差。此外，构建过程中遭遇多重障碍：其一，从ILOSTAT API获取的数据需跨语言、跨来源（如劳动力调查与行政记录）进行模式统一；其二，原始数据存在观测状态标记（如临时值、不可靠值）和缺失指标，清洗时需审慎选择权威来源；其三，年度频率限制了高频波动分析，且部分国家数据区间不完整。这些挑战要求研究者在利用数据时必须结合来源元数据与质量控制标记，避免误读趋势。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2008至2024年间亚洲25个国家的年度劳动监察走访次数，为研究劳动执法力度与劳工权益保障提供了宝贵的时间序列数据。经典使用场景包括对各国劳动监察活动的横向比较分析，以及在时序维度上追踪监察密度的演变趋势。研究者可基于该数据构建跨国的面板数据集，结合经济指标或劳工政策变量，开展劳动法实施效果的评价研究。数据的高质量和标准化格式也使其成为计量经济学建模、时序预测以及可视化制图的理想素材。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了若干经典工作，包括基于ILOSTAT数据源的劳动监察指标标准化处理工具包、跨国家的劳动执法强度指数构建，以及结合面板计量方法识别劳动监察对职业安全事故率的因果效应研究。相关成果常见于劳动经济学、公共政策与国际发展领域的学术论文及国际劳工组织技术报告。此外，该数据作为亚洲区域机器学习的标准化样本，催生了面向劳动监察时序预测的回归与分类模型开发工作。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区的劳动监察走访频次，为分析亚洲各国劳动力市场监管的执法力度与动态演变提供了关键数据支撑。当前研究的核心前沿方向在于，利用2008至2024年间25个亚洲国家的面板数据，结合时序预测与分类回归模型，揭示劳动监察强度与劳工权益保护、非正规经济规模、职业安全健康事件等变量间的内在关联。尤其在全球供应链监管趋严、国际劳工标准本土化实施进程加速的背景下，这一数据集为评估亚洲经济体在体面劳动目标（SDG 8）上的实质性进展提供了可量化的实证基础，助力政界与学界构建更科学的劳动治理效能评估框架。