electricsheepasia/asia-ilo-eip-wdis-sex-edu-nb-discouraged-job-seekers-by-sex-and-education-thous

该数据集包含亚洲31个国家从1999年至2025年的其他劳动力利用不足的衡量指标数据，具体聚焦于按性别和教育程度划分的沮丧求职者（千人）指标。数据集共有6,954个观测值，涵盖1个独特指标（EIP_WDIS_SEX_EDU_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤亚洲国家代码，经过ILO统计部门根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集包含国家代码、指标、性别分类、教育分类、年份、观测值及数据来源等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains Other measures of labour underutilization data for 31 Asian countries from 1999 to 2025, specifically focusing on the Discouraged job-seekers by sex and education (thousands) indicator. It includes 6,954 observations covering 1 distinct indicator (EIP_WDIS_SEX_EDU_NB). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Asian ISO3 country codes, harmonized by the ILO Department of Statistics using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset includes columns such as country code, indicator, sex classification, education classification, year, observed value, and data source, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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数据库，聚焦于亚洲地区因丧失信心而放弃求职的群体，按性别与教育程度细分统计（单位：千人）。数据通过ILOSTAT REST API直接获取原始指标，并依据亚洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行协调处理，确保跨国家、跨时段的可比性。最终整合为包含6,954条观测值、覆盖31个亚洲国家、时间跨度从1999年至2025年的结构化表格数据集，各观测值均附有来源标识，便于追溯数据质量与统计口径。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数一键加载该数据集，并利用`.to_pandas()`方法将数据转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型的使用流程包括：按国家代码（如`ref_area == 'IDN'`）过滤以聚焦特定区域的时序变化；依据时间字段（`time`）对指标值（`obs_value`）进行排序并绘制折线图，观察其演变趋势；或利用数据透视功能构建国家×年份的矩阵，便于进行跨国的横向比较与面板数据分析。数据集结构清晰，包含多类型注释列，适合进行高质量的劳动经济学与政策评估研究。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与发展研究领域，对劳动力市场弱势群体（如沮丧求职者）的精准量化与分析，是评估就业政策有效性与区域发展均衡性的关键基石。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库整理发布，由Electric Sheep Asia团队重新打包并托管于HuggingFace平台，聚焦于亚洲31个国家和地区1999至2025年间沮丧求职者的性别与教育程度分布，共计6,954条观测。数据集以ILO国际劳动统计学家会议（ICLS）标准为准绳，融合各国劳动力调查等微观数据，旨在揭示亚洲劳动力未被充分利用的隐性维度，为区域劳动市场研究、性别不平等分析及劳动政策制定提供了标准化的时间序列数据支撑，显著推动了亚洲发展经济学领域的数据基础设施建设。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于：传统失业率指标难以捕捉那些因长期求职失败而放弃寻找工作的人群，即“沮丧求职者”，这导致对劳动力市场真实状况的评估存在系统性偏差。在亚洲多样化的社会经济背景下，各国统计能力与调查方法差异巨大，使得跨国的沮丧求职者度量面临严重的一致性与可比性障碍。此外，数据集构建中亦面临严峻挑战：原始数据来源混杂，需处理不同国家调查方案、分类体系（如非标准教育层次）及时间序列的断裂问题；性别与教育程度等关键分类维度存在大量缺失值，需借助ILO的技术协调与元数据标注（如数据来源可靠性标志）进行数据清洗与融合，确保观测值在时间与空间维度上的高质量与可追溯性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1999年至2025年间亚洲31个国家因性别与教育背景划分的‘沮丧求职者’数量（以千人为单位），共计6,954条观测记录。在劳动经济学与公共政策研究领域，它常被用于构建面板数据模型，以探究劳动力市场疲软状态的结构性特征。研究者可借此分析教育水平与性别对求职者退出劳动力市场意愿的交互影响，或借助时间序列方法追踪特定国家或区域在重大经济冲击（如金融危机、疫情）后沮丧求职者规模的变化轨迹。其标准化的ILOSTAT分类体系与年度频率，使之成为跨国比较和长期趋势分析的可靠基石。

解决学术问题

该数据集的核心学术价值在于弥合了传统失业统计的局限性。标准失业率无法捕捉那些因屡次求职失败而放弃搜寻、从而退出劳动力统计视野的‘沮丧求职者’，这一群体恰恰反映了劳动力市场的隐性冗余与配置效率的深层困境。借助该数据集，学者能够量化教育不平等与性别歧视如何加剧特定人群的劳动力边缘化，检验‘工作搜寻理论’与‘附加工人效应’在亚洲多样化制度背景下的适用性，为理解非充分就业的多维成因提供了前所未有的经验证据与计量分析基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、国家劳动部门及发展机构的政策评估提供了量化支撑。通过追踪沮丧求职者规模的性别与教育维度分布，政策制定者能够精准识别最易被就业体系排斥的弱势群体，从而设计更具针对性的职业培训项目，例如为中低学历女性提供再就业技能提升计划。同时，劳动市场预警系统可借助此指标监测经济下行期劳动力参与率的先行信号，辅助货币与财政政策的制定，实现从落后指标（失业率）向领先指标（劳动力市场心理预期）的视角转换，优化社会安全网的资源配置。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区因性别与教育程度分层的沮丧求职者（Discouraged Job-Seekers）规模测度，为劳动力利用不足的精细化分析提供了关键数据支撑。结合ILOSTAT的标准化方法论与31个亚洲国家长达二十余年的面板数据，研究者可深入探究经济周期、结构性失业与教育回报率之间的动态关联。当前前沿方向包括：利用该数据构建预测模型以评估后疫情时代亚洲劳动力市场的修复韧性，或结合性别平等指标剖析教育扩张对女性隐形失业的缓解效应。其意义在于，通过量化那些已放弃求职却仍渴望工作的边缘人群，将学术目光引向传统失业统计的盲区，为ILO体面劳动目标及亚洲各国就业政策的靶向干预提供了实证基石。