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该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的国民就业流出量数据，具体针对亚洲地区。数据集涵盖15个亚洲国家（如柬埔寨、印度尼西亚、泰国等），时间跨度为1980年至2024年，共包含1,472个观测值。核心指标为EMP_XNAO_SEX_CDS_NB，即按性别和目的地国家划分的国民就业流出量（以千计），数据按年度频率提供，并包括性别分类（总计、男性、女性）和来源国家等维度。数据集通过API从ILOSTAT获取，经处理和过滤后以表格形式呈现，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据遵循CC-BY-4.0许可，由Electric Sheep Asia重新打包发布，便于机器学习使用。This dataset contains Nationals abroad data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on Asia. It includes 1,472 observations across 15 Asian countries (e.g., Cambodia, Indonesia, Thailand), spanning the years 1980 to 2024. The primary indicator is EMP_XNAO_SEX_CDS_NB — outflow of nationals for employment by sex and country of destination (in thousands), with annual frequency and disaggregation by sex (total, male, female) and source country. Data is sourced directly from the ILOSTAT API, processed, and filtered for Asian ISO3 country codes, and is provided in a tabular format suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. It is released under the CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Asia for machine learning readiness.

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）旗下的ILOSTAT中央统计数据库，通过调用其REST API接口，精准提取了标识符为EMP_XNAO_SEX_CDS_NB的指标数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行区域筛选。ILOSTAT本身整合了来自劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多源微观数据，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化处理。数据集中保留了source.label字段，用以追溯每个观测值的数据来源，确保了信息的透明性与可溯源性。

特点

数据集囊括了15个亚洲国家自1980年至2024年间共计1,472条观测记录，聚焦于“按性别和目的地国划分的国民就业流出量（千人）”这一核心指标。数据以年度频率呈现，并通过性别维度进行细分（总计、男性、女性），为用户提供了剖析跨国劳务迁移性别差异的独特视角。此外，详尽的注释字段（如note_classif与note_indicator）清晰标注了数据在年龄分组、迁移定义等方面的技术细节与潜在局限，体现了高度的数据治理水准。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷调用，只需执行load_dataset函数即可将数据加载为DataFrame格式，便于开展后续分析。示例用法涵盖了对单一国家子集的快速筛选、基于时间序列对指标进行可视化展示，以及运用透视表技术将数据重构为国家×年份的矩阵结构。这种设计极大地方便了研究人员进行跨国比较分析、构建预测模型或探索亚洲地区劳动力外流的长期趋势与模式。

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，经Electric Sheep Asia重新打包后发布于HuggingFace平台，聚焦于亚洲15个国家在1980至2024年间按性别与目的地分类的国民就业流出量（单位：千人）。其核心研究问题在于揭示亚洲地区劳动力跨境流动的性别差异与时空分布特征，为劳动经济学、移民政策及国际发展研究提供可靠的数据基础。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集依托国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，整合了国家劳动力调查等多元来源，在亚洲劳动流动研究领域具有重要参考价值，尤其为量化分析区域劳动力市场动态与移民趋势提供了标准化、可复现的实证材料。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于亚洲劳动力跨境流出数据的碎片化与不一致性，各国统计口径、调查频率及质量参差不齐，制约了跨国的比较分析与时间序列建模。构建过程中，数据整合面临多重障碍：需从ILOSTAT的REST API精准提取并过滤亚洲国家编码，处理多来源数据在“最优来源”选择上的合规性，以及应对国家间缺失年份与不连续观测的问题。此外，指标中的离群值、非标准年龄段标注（如`note_classif.label`所示）及定义差异（如移民定义）增添了清洗与标准化难度，要求分析者谨慎处理数据质量与可解释性间的平衡。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1980年至2024年间15个亚洲国家按性别和目的地国划分的国民外出就业流出量（单位：千人次），共计1472条观测。在劳动经济学与人口迁移研究中，其最经典的使用场景是构建面板数据模型，以分析亚洲地区跨国劳务输出的历史趋势与结构性特征。研究者可借助时间序列与截面数据，揭示不同国家在特定时期内的外出就业规模变化、性别差异及目的地偏好，从而为区域劳动力流动的宏观图景提供量化支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为多国政府机构、国际发展组织及跨国人力资源公司提供了关键决策依据。例如，劳务输出国可据此优化海外就业培训计划，识别高需求目的地市场；输入国则能调整签证配额与劳工保护政策。此外，非政府组织可利用性别与目的地细分数据，设计针对性的移民福祉项目，降低劳工剥削风险，促进体面劳动目标的实现。

衍生相关工作

基于该数据集的衍生工作主要集中于劳动经济学与时事政策分析领域。经典的后续研究包括构建亚洲跨国劳务输出的贝叶斯时空模型，以预测未来五年内的流动模式；以及将数据与世界经济论坛的全球性别差距报告结合，探讨女性劳工海外就业与其母国性别平等指数的关联。此外，有学者利用该数据集训练机器学习模型，实现了对突发经济危机下劳务回流风险的早期预警机制。