electricsheepasia/asia-ilo-cld-xsna-sex-age-nb-children-in-employment-by-sex-and-age-thousands

该数据集包含亚洲33个国家从1996年至2025年的儿童就业统计数据，共有673个观测值，涵盖1个核心指标：按性别和年龄分类的儿童就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Asia重新打包，以标准化模式（如Parquet格式）发布，便于机器学习应用。数据集包括国家代码、年份、性别分类、年龄分组、观测值及数据质量标志等列，适用于表格分类、回归或时间序列预测等任务。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过ILO的统计方法协调，确保与ICLS定义一致。This dataset contains 673 observations of child labour data across 33 Asia countries, spanning 1996–2025, covering 1 distinct indicator: Children in employment by sex and age (thousands). It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, and repackaged by Electric Sheep Asia for ML-ready use. The data includes columns such as country codes, year, sex disaggregation, age classification, observed values, and quality flags, and is suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. Data is harmonized using ICLS definitions and retrieved via the ILOSTAT REST API.

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统计数据库，聚焦于亚洲地区儿童就业状况的量化刻画。研究团队通过调用ILOSTAT提供的REST API接口，直接获取标识符为CLD_XSNA_SEX_AGE_NB的原始指标数据，并依据亚洲国家ISO3代码进行地域筛选与整合。数据经由ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准进行统一协调处理，原始调查微观数据来源在source.label字段中予以标注，以确保数据的可追溯性与透明度。最终形成了涵盖33个亚洲国家、跨越1996年至2025年时间维度的673条观测记录，呈现为结构化表格形态。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载该数据集，并将其快速转换为Pandas DataFrame格式，以便进行后续的数据探索与建模。针对单一国家的深入分析，可基于ref_area字段进行过滤；对于特定指标的时间序列研究，可通过indicator字段筛选后按时间排序绘图。数据集还支持通过pivot_table操作构建标准的国家×年份矩阵，便于进行面板数据分析或跨区域对比。数据集的采用应遵循CC-BY-4.0许可协议，并在研究成果中同时引用原始数据来源（ILO）以及Electric Sheep Asia的封装版本，以尊重数据生产与转换链条中的各方贡献。

背景与挑战

背景概述

童工问题长期困扰着发展中国家，尤其在南亚和东南亚地区，贫困、教育匮乏与劳动力市场监管不足交织，使得数以百万计的儿童被迫卷入经济活动。由国际劳工组织（ILO）统计部门维护的ILOSTAT数据库，自1996年起持续追踪亚洲33个国家的童工数据，其核心指标“按性别与年龄划分的就业儿童数量（千人）”为研究童工现象的规模、结构及演变趋势提供了不可或缺的量化基础。Electric Sheep Asia团队于2025年对该数据集进行了重新封装与标准化处理，使其具备机器学习的即用性。该数据集覆盖近三十年时间跨度，包含673条观测记录，服务于劳动经济学、发展政策及可持续发展目标（SDG）监测等领域，为跨国比较与政策评估奠定了坚实的数据基石。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：童工现象牵涉经济贫困、教育可及性、法律执行与文化习俗等多重因素，其界定标准（如国际劳工统计学家会议定义）在不同国家间的一致性难以保证，导致跨国可比性受限。从构建过程看，挑战尤为突出：原始数据依赖各国劳动力调查、家计调查等多种来源，数据收集频率与质量参差不齐；观测值中存在不精确标记（如'不可靠'状态标识），且部分国家数据稀疏，最大观测国伊朗（90条）与众多数据不足20条的国家形成鲜明对比，时间序列的非平衡性给时间序列预测与面板数据建模带来显著困难。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1996年至2025年间亚洲33个国家的童工就业数据，涵盖了按性别和年龄划分的就业儿童数量（单位：千人）。其经典使用场景包括构建时间序列预测模型，以分析亚洲地区童工现象的长期演变趋势，并识别关键驱动因素。研究人员常利用该数据集进行面板数据回归分析，探究经济发展、教育普及与童工比例之间的关联，或评估国际劳工标准在不同国家的实施效果。此外，该数据在分类与回归任务中可用于预测特定国家或年份的童工规模，为政策制定提供量化依据。

解决学术问题

该数据集有效填补了亚洲地区童工长期面板数据的空白，解决了以往研究中因数据稀疏或口径不一致而难以开展跨国比较的困境。学术上，它支持劳动经济学领域关于童工成因与后果的实证检验，例如探讨家庭收入冲击、教育投资回报率对童工供给的影响，以及童工对人力资本积累和长期经济增长的负面效应。通过引入性别和年龄维度，研究者能够更精细地分析童工现象的异质性，为国际劳工组织及各国政府制定针对性干预措施提供科学参考，对推动联合国可持续发展目标中关于消除童工的具体条款具有重要理论价值与实践意义。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、政府部门及非政府机构监测亚洲区域童工状况提供了标准化数据基础。政策制定者可依据不同国家、性别和年龄组的就业儿童数量，评估现有劳动法规的执行效果，并优化资源分配以优先援助童工问题严重的地区。发展机构可利用该数据设计精准的扶贫与教育项目，例如通过识别童工高发年龄段来规划学校供餐计划或职业培训方案。企业社会责任部门亦可借助该数据集开展供应链风险评估，确保采购活动不涉及童工劳动，从而推动负责任商业实践在亚洲落地。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区童工就业的性别与年龄结构分析，其前沿研究方向体现在利用时间序列模型与分类回归算法，动态追踪1996至2025年间33个国家的童工变化趋势，并深度解析性别与年龄维度的差异化特征。结合近年来国际社会对可持续发展目标第八项（体面工作与经济增长）的持续关注，以及亚洲多国在消除童工领域出台的政策干预，这一数据资源为研究者提供了量化评估政策成效的宝贵工具，特别是通过构建预测模型来识别童工问题的热点区域与脆弱群体，从而推动精准化干预策略的制定。其意义在于将海量官方统计资料转化为机器学习可用的结构化数据，极大降低了跨学科研究童工现象的门槛，为劳工经济学、人口统计学与公共政策领域的交叉创新提供了坚实的数据基石。