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该数据集包含亚洲12个国家从1992年至2024年的国际移民流动数据，具体为按性别和教育程度分类的工作年龄外国出生人口流入（千）指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤到亚洲国家，共包含593个观测值。数据集涵盖一个国家指标（POP_XFLB_SEX_EDU_NB），并提供了详细的列信息，如国家代码、指标代码、性别分类、时间年份和观测值等，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，如来源选择和分解维度。This dataset contains international migrant flow data for 12 Asia countries from 1992 to 2024, specifically the Inflow of working-age foreign-born population by sex and education (thousands) indicator. Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database via API and filtered to Asia countries, it includes 593 observations. The dataset covers one key indicator (POP_XFLB_SEX_EDU_NB) with detailed columns such as country code, indicator code, sex classification, time year, and observed value, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is published at annual frequency and includes quality caveats like source selection and disaggregation dimensions.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经由Electric Sheep Asia团队重新打包处理。构建过程中，数据通过ILOSTAT的REST API接口（端点：https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=POP_XFLB_SEX_EDU_NB）直接拉取，并依据亚洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT本身采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对原始调查微观数据进行统一协调处理，且在source.label列中标注了数据来源，确保了数据的可追溯性与一致性。最终数据集以Parquet格式封装，便于机器学习与数据分析场景下的高效加载。

特点

该数据集包含593条观测记录，覆盖12个亚洲国家，时间跨度从1992年至2024年，聚焦于“按性别和教育程度划分的劳动年龄外来人口流入量（单位：千人）”这一核心指标。其显著特点在于提供了多维度的分类标签：性别维度包含总人口、男性与女性三种取值；教育程度分类变量则进一步细化了人口流入的结构特征。此外，数据集保留了观测状态标记、断点注释及数据来源注释等信息，有助于用户评估数据质量与进行时间序列分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库轻松加载该数据集，使用`load_dataset`函数一行代码即可获取数据，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家筛选数据以聚焦特定区域，对核心指标进行时间序列可视化以观察长期趋势，以及利用透视表构建国家×年份的矩阵结构，便于横向比较。数据集以Parquet格式存储，支持高效的列式访问与大规模数据处理，非常适合用于预测建模、政策研究及劳动力迁移趋势分析等任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年整理发布，并由Electric Sheep Asia团队重新打包并托管于HuggingFace平台，旨在提供亚洲地区劳动年龄外国出生人口按性别和教育程度分类的流入数据。随着全球化进程加速，跨国劳动力流动成为影响区域经济发展与劳动力市场结构的关键因素。亚洲作为全球劳动力迁移的重要枢纽，缺乏系统、可比的长期流入数据成为制约国际移民与劳动经济学研究的瓶颈。ILOSTAT作为全球劳动统计核心数据库，整合了各国劳动力调查与行政记录，为研究提供了权威基础。该数据集涵盖1992至2024年间12个亚洲国家的593条观测记录，重点服务于国际移民流动、劳动力供给结构及人力资本迁移等核心研究问题，为政策制定者与学者提供了珍贵的纵向数据资源。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上。国际移民流动受经济、政治及社会多重因素驱动，传统分类变量如性别与教育程度难以全面捕捉迁移行为的动态异质性，模型需应对多维歧义与混杂效应。其次，构建过程中数据稀疏性与来源不一致构成严峻障碍。ILO虽统一采用国际劳工统计学家会议定义进行标准化，但各国原始数据质量参差不齐，部分国家（如沙特阿拉伯仅3条记录）存在严重缺失，且时间跨度不均衡（如科威特数据截至2012年）。此外，观测值为年度频率，难以支持高精度预测，多个来源交叉时需依赖“最佳来源”选择机制，可能导致系统性偏差，增加了下游任务误差控制的难度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口迁移研究的交叉领域，该数据集为分析亚洲地区跨国劳动力流动的规模与结构提供了关键数据支撑。其经典使用场景聚焦于构建时间序列模型，以评估不同性别和教育水平的外来劳动人口流入对接收国劳动力市场的影响，例如通过面板数据回归揭示迁入人口如何影响本地就业率与工资水平，或利用干预分析量化移民政策改革前后流入量的变化。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列标志性研究与应用工具。例如，基于其时间-国家-性别-教育四维结构，学界开发了用于追踪亚洲‘人才环流’现象的迁移存量-流量矩阵模型。开源社区则利用其规范化元数据构建了自动化预警平台，实时监测突发政治经济事件后的移民流入异常波动。此外，多个跨国面板数据库（如ASEAN劳动市场监测系统）将其作为核心数据源，以更新区域人力资本竞争力的基准估值。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球化与区域劳动力流动加速的背景下，该数据集聚焦于亚洲12国1992至2024年间劳动适龄外国出生人口的流入动态，按性别与教育水平进行精细化分层，为探究国际迁移与劳动力市场结构变迁提供了关键量化基础。当前前沿研究方向已从单一迁移流量统计转向多维交互分析，例如结合教育资质与性别差异解析迁移者的职业嵌入模式，并利用时间序列数据追踪亚洲国家在产业升级、人口老龄化及地缘经济重组中的劳动力补给演变。该数据集所依托的ILOSTAT体系与国际劳工标准接轨，其标准化分类不仅助力亚洲区域迁移网络的比较研究，更为评估联合国可持续发展目标中的体面劳动与经济增长指标提供了实证支持，在移民政策评估与人力资本流动建模中具有不可替代的学术与应用价值。