electricsheepasia/asia-ilo-emp-2emp-sex-age-nb-employment-by-sex-and-age-ilo-modelled-estimates-n

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业数据，重点关注亚洲地区。数据集覆盖49个亚洲国家，时间跨度为1991年至2027年，包含16,236个观测值。核心指标为Employment by sex and age -- ILO modelled estimates, Nov. 2025 (thousands)，即按性别和年龄分类的就业估计数据（以千为单位）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，以确保一致性。数据集的结构包括列如国家代码（ref_area）、国家名称（ref_area.label）、来源代码和标签（source、source.label）、指标代码和标签（indicator、indicator.label）、性别分类（sex、sex.label）、年龄分类（classif1、classif1.label）、年份（time）和观测值（obs_value）。数据质量方面，数据为年度频率，ILO在多个来源中选择最佳来源，且分类列仅在指标提供细分时非空。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的数据层。This dataset contains employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on the Asia region. It covers 49 Asian countries from 1991 to 2027, with 16,236 observations. The core indicator is Employment by sex and age -- ILO modelled estimates, Nov. 2025 (thousands), providing estimates of employment disaggregated by sex and age (in thousands). Data is sourced via the ILOSTAT REST API and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions for consistency. The dataset schema includes columns such as country code (ref_area), country name (ref_area.label), source code and label (source, source.label), indicator code and label (indicator, indicator.label), sex disaggregation (sex, sex.label), age classification (classif1, classif1.label), year (time), and observed value (obs_value). Data quality notes: the data is annual frequency, with ILO selecting the best source when multiple sources exist, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. This dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, and is designed as an ML-ready data layer for researchers and developers.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其ILOSTAT REST API直接抽取，核心指标为“按性别和年龄划分的就业人数”（EMP_2EMP_SEX_AGE_NB），并经Electric Sheep Asia团队重新封装后发布。原始数据基于ILO的建模估算，源自各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一调和。构建过程中，数据被过滤至亚洲49个国家的ISO3编码范围，保留了性别（总、男、女）和年龄等关键分类维度，形成16236条观测值，时间跨度覆盖1991年至2027年，所有数据均以千人为单位呈现。

特点

本数据集最显著的特点在于其专注的亚洲区域覆盖与长期时序完整性。它囊括了从阿富汗到也门的49个亚洲国家，提供了自1991年至2027年长达37年的年度就业估算数据，为跨国劳动力市场比较提供了难得的时间序列基础。每条记录均包含来源标签（source.label），便于用户追溯数据的原始出处，确保了高度的可审计性和透明度。此外，数据集以Parquet格式存储，并搭配了标准化的字段模式，包括国家代码、性别分类、年龄组别及观测值等，使得数据迁移与处理极为高效。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷调用，只需一行代码`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-emp-2emp-sex-age-nb-employment-by-sex-and-age-ilo-modelled-estimates-n")`即可加载完整数据集，并轻松转换为pandas DataFrame进行后续分析。该数据集适用于多种应用场景，例如按国家（ref_area）筛选以进行单一国家的就业趋势研究，或对特定指标（如EMP_2EMP_SEX_AGE_NB）进行时间序列可视化与建模。此外，用户还可以利用pivot_table功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或跨国的计量经济研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，并由Electric Sheep Asia于2026年重新整理打包，聚焦于亚洲49个国家的就业人口按性别与年龄的分布情况，涵盖1991年至2027年间共16,236条观测值。作为ILOSTAT核心统计数据库的重要组成部分，该数据集旨在为劳动经济学研究者、政策制定者及国际发展机构提供高粒度、标准化的就业数据，填补了亚洲区域在长期就业趋势与结构性变化分析方面的数据空白。其跨时域、跨国家的面板结构使得对亚洲劳动力市场的动态监测与跨国比较成为可能，对于理解亚洲经济增长、劳动力转移及性别平等议题具有深远影响。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战在于数据整合的复杂性：ILOSTAT需从各国不同类型的调查与行政记录中提取并统一标准化就业数据，而亚洲各国在统计口径、调查频率与数据质量上存在显著差异，增加了跨区域可比性的难度。其次，模型估计值虽填补了部分国家在特定年份的数据缺失，但估算过程本身依赖于假设与插补方法，可能导致与实际值之间的系统性偏差。此外，数据集仅包含年度频率，未能捕捉到季度或月度的短期波动，对于分析季节性就业或危机响应等瞬息万变的现象存在局限。最后，在构建过程中，多源数据的溯源与一致性校验亦构成了技术与逻辑上的双重挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织（ILO）针对亚洲49个国家、跨越1991年至2027年的就业人口按性别与年龄分类的模型估计值，共计16,236条观测记录。其经典使用场景主要集中于劳动经济学与人口统计学交叉领域，研究者可借此分析亚洲地区就业结构的长期演变趋势，量化不同性别与年龄组别在劳动力市场中的参与特征，并构建面板数据模型以探究经济发展、政策干预与就业波动间的复杂关系。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出一系列经典研究工作，包括利用时间序列模型对特定国家未来就业趋势进行预测，以及构建空间计量模型分析亚洲各国就业波动的相互影响机制。部分研究将其与教育、GDP等经济指标结合，探究人力资本积累与就业结构变迁的联动关系；亦有工作聚焦于性别就业差异的分解分析，揭示劳动市场中性别不平等现象的深层驱动因素，推动了该领域实证方法论的深化发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚太区域劳动力市场动态监测与预测研究中，该数据集凭借ILO提供的1991至2027年间49个亚洲国家的就业分性别与年龄的建模估算，成为支撑区域就业趋势分析、劳动力结构性变迁评估及政策模拟的关键数据源。前沿方向聚焦于结合时间序列预测与分类回归模型，探索性别与年龄维度的就业弹性变化，尤其在新冠疫情后复苏阶段与数字化转型背景下，该数据被广泛用于检验就业韧性与社会保护缺口。其长期覆盖范围与ILO标准化方法论，使得研究者能够量化人口红利消退、非正规就业转型以及体面劳动指标的进展，为联合国可持续发展目标第八项（体面工作与经济增长）提供实证基础，推动亚太劳动统计从描述性分析迈向因果推断与情景预测。