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该数据集包含亚洲26个国家在2006年至2025年期间的非正规经济数据，共1,101个观测值，涵盖1个具体指标。This dataset contains 1,101 observations of Informal economy data across 26 Asia countries, spanning 2006–2025, covering 1 distinct indicators.

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统计数据库，通过REST API接口直接提取指标EMP_PIFL_SEX_INS_RT的原始数据，并依据ISO3国家代码筛选出亚洲地区26个国家的记录。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）标准定义对各国劳动力调查等原始微观数据进行统一协调，来源信息以source.label字段标注以便追溯。数据经Electric Sheep Asia重新打包为Parquet格式，最终形成涵盖2006至2025年的1101条观测记录。

特点

数据集聚焦亚洲非正规经济领域，核心指标为按性别及公共/私营部门划分的非正规部门就业份额。时间跨度自2006年至2025年，覆盖26个亚洲国家，观测总数达1101条。数据以年度频率发布，包含性别、制度部门等分类维度，并附有观测状态标志与来源注释。需注意当同一国家年份存在多源数据时，采用ILO选定的最佳来源，部分指标仅提供非空分类信息。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset函数加载该数据集，并利用to_pandas方法转换为数据框进行后续分析。典型操作包括按ref_area字段筛选特定国家，对单一指标按时间排序绘制趋势图，或通过pivot_table方法将数据重塑为国家与年份的交叉矩阵。数据亦适用于表格分类、回归及时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

非正规经济就业的测度长期构成劳动统计领域的核心议题，其数据质量直接关系到体面劳动议程的监测与评估。国际劳工组织（ILO）依托各国劳动力调查与住户收入调查等微观数据，构建了ILOSTAT这一全球劳动统计的权威数据库，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行跨国协调。本数据集由Electric Sheep Asia于2026年自ILOSTAT REST API抽取并重新封装，聚焦亚洲26国2006至2025年间正规部门以外就业份额的性别与公私部门分布，共计1101条观测，为区域非正规就业的结构性研究提供了标准化、可直接加载的表格化数据资源。

当前挑战

从领域问题看，非正规就业份额的跨国比较面临定义分歧与统计口径不统一的根本性难题，各国调查范围、抽样设计及部门分类差异导致同一指标在可比性上存在显著局限，序列断裂与方法修订频仍，且部分国家年份覆盖稀疏，制约了面板分析与时序建模的稳健性。就构建过程而言，源数据来自多国异构调查，需经ICLS框架协调、来源优选与缺失插补，而分类维度仅在指标发布对应分解时方可使用，加之临时性观测与不可靠标记混杂，对数据清洗、异常识别及特征工程均构成实质性挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展经济学领域，非正规部门就业占比是衡量劳动力市场结构与发展水平的关键指标。该数据集汇聚了亚洲26国2006至2025年间非正规就业份额的年度观测值，并按性别与公私部门属性进行细分，为研究者提供了开展面板数据分析、时间序列预测及跨国比较研究的坚实基础。典型的使用场景涵盖构建非正规就业率的动态趋势模型、检验性别差异在非正规经济中的演变规律，以及评估公私部门在吸纳非正规劳动力方面的异质性角色。

解决学术问题

该数据集有效回应了非正规经济研究中长期存在的数据可得性与可比性难题。以往针对亚洲非正规就业的实证分析常受制于国别统计口径差异与时间序列断裂，而ILOSTAT的统一协调框架与ICLS定义标准化显著提升了跨国比较的效度。其包含的来源标注与序列断点标识使研究者能够审慎处理数据质量问题，进而更精确地估计非正规就业的决定因素、周期性特征及其与经济增长和贫困减缓的关联，为劳动市场政策评估提供了可靠的经验证据。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出若干经典研究与实践工作。学者利用其面板结构检验非正规就业与性别收入差距之间的动态关系，并发展出多国比较的计量模型。国际组织基于此数据发布亚洲非正规经济区域报告，推动政策对话。在机器学习社区，该数据集被用于时间序列预测与面板分类任务的基准测试，促进了表格数据建模方法在劳动统计领域的应用。Electric Sheep Asia的标准化封装亦为后续亚洲劳动市场数据集的构建提供了可复用的技术范式。