electricsheepasia/asia-ilo-emp-tnif-sex-nb-informal-tourism-sector-employment-thousands

该数据集包含亚洲20个国家在2008年至2025年期间的非正规旅游业就业人数统计数据，共计264个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并过滤至亚洲国家。数据集包含一个核心指标EMP_TNIF_SEX_NB，即非正规旅游业就业人数（千）。数据按性别维度进行细分（总计、男性、女性），并包含国家代码、国家名称、数据来源、观测年份、观测值、数据状态标志以及相关注释等信息。数据集旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的亚洲劳动力市场数据，特别关注旅游业中的非正规就业情况。This dataset contains 264 observations of informal tourism sector employment data across 20 Asia countries, spanning 2008–2025. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via its REST API and filtered to Asia country codes. It features one primary indicator EMP_TNIF_SEX_NB — Informal tourism sector employment (thousands). The data is disaggregated by sex (total, male, female) and includes columns for country codes, country names, data sources, observation years, observed values, data status flags, and relevant notes. The dataset is designed to provide machine-learning-ready labor market data for Asia, with a specific focus on informal employment in the tourism sector.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建，通过REST API从指定端点（https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EMP_TNIF_SEX_NB）直接拉取原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理筛选。原数据源自各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录，ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对微观数据进行协调与标准化处理，确保跨国家与跨年份的一致性。数据集最终以表格形式整理，涵盖264条观测记录，覆盖20个亚洲国家，时间范围从2008年至2025年。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库直接使用该数据集：首先执行load_dataset()加载完整数据集并转换为Pandas DataFrame，随后可基于ref_area（ISO国家代码）筛选特定国家数据，或利用indicator列针对核心指标进行时间序列分析。此外，支持通过数据透视表将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家对比或面板数据分析。数据集遵循CC-BY-4.0许可证，使用时需同时引用ILO原始数据源及Electric Sheep Asia的重新打包版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门ILOSTAT于2025年整理发布，并由Electric Sheep Asia重新封装为机器学习就绪格式，聚焦亚洲地区旅游部门非正规就业人数（单位：千）。随着全球旅游业在亚洲的蓬勃发展，非正规就业形态在劳动力市场中占据显著份额，却长期缺乏标准化、可跨国的数据支撑。该数据集覆盖2008至2025年间20个亚洲国家，包含264条年度观测，整合了来自劳动力调查等官方来源的微观数据，经ILO依据国际劳工统计学家会议定义进行统一协调。作为首个聚焦亚洲旅游非正规就业的公开时间序列数据集，它为分析该地区劳动力市场的结构性特征、性别差异及时空演变提供了宝贵的基础资源，对于推动可持续发展目标（SDG）中体面工作的监测具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要源于所研究问题的复杂性。在旅游部门中，非正规就业因其边界模糊、统计口径差异显著，使得跨国可比性成为核心难题，不同国家在劳动力调查中对非正规就业的定义和覆盖范围存在分歧，影响了数据的一致性与可靠性。在构建过程中，数据集需处理来自多种源头的微观数据，包括劳动力调查、行政记录等，面临数据质量参差、基期中断与修订标记频繁等实际问题。例如，部分观测被标记为“不可靠”或“方法修订导致序列断裂”，需通过标注字段进行追溯与风险提示。此外，年度频率限制了对季节性波动的捕捉，而少数国家样本稀疏（如阿富汗仅3条记录），进一步增加了时间序列建模与区域对比的分析难度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与旅游研究的交叉领域中，该数据集最经典的用途在于分析亚洲各国旅游行业非正规就业的规模与演变趋势。研究者可借助其按性别分列的就业数据，构建面板回归模型，探讨经济增长、政策干预或季节性波动对旅游从业者非正规性的影响。时序与截面双重视角使得跨国比较和长期趋势刻画成为可能，为理解发展中国家旅游业的劳动力吸纳韧性提供了定量基础。

解决学术问题

该数据集直击旅游经济学中长期被忽视的非正规就业度量难题。长期以来，非正规部门就业的跨国产出数据极度匮乏，导致国际比较与政策评估陷入困境。本数据集以ILO标准化定义为基础，首次将20个亚洲国家旅游行业的非正规雇佣规模以一致口径呈现，有效填补了该领域的统计空白。它促使学界得以重新审视非正规就业在旅游价值链中的结构性角色，推动可持续旅游与体面劳动议题的实证研究迈上新台阶。

实际应用

在实际政策情境中，该数据集为国际组织与各国劳工部门提供了制定旅游行业包容性就业策略的数据支撑。例如，决策者可通过监测非正规雇佣比重的时空变迁，精准识别就业质量薄弱区域，并据此设计正规化转型的干预措施。旅游企业对进入市场的风险评估亦可从中获益，非正规就业指标能够间接反映目标市场的监管环境与劳动力供给弹性，从而优化投资决策与人力资源配置。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚太地区旅游业复苏与就业质量并重的宏观背景下，该数据集聚焦于非正规旅游部门就业这一长期被边缘化的劳动力维度，为追踪新冠疫情后旅游从业者在性别、国别与时间序列上的结构性变迁提供了稀缺且规范的统计基础。近期前沿研究方向主要围绕非正规就业与可持续发展目标（SDG 8）之间的耦合机制展开，尤其关注女性劳动者在旅游非正规经济中的高占比及其脆弱性，并结合ILO对‘体面工作’的监测框架，探索跨亚洲国家的非正规就业弹性与政策干预效果的异质性。该数据集的独特价值在于它打通了ILOSTAT官方统计与机器学习工作流之间的壁垒，使得研究者能够以秒级速度将亚太20国的非正规旅游就业数据纳入时序预测、面板回归或多模态社会计算模型，从而推动劳动经济学与数据科学的交叉实证研究，为后疫情时代亚洲旅游业的包容性复苏提供数据驱动的决策支撑。