electricsheepasia/asia-ilo-emp-temp-sex-ind-edu-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-education-tho

该数据集包含亚洲32个国家从2000年至2025年的就业统计数据，共有84,036个观测值。数据来源于国际劳工组织(ILO)的ILOSTAT数据库，主要指标为EMP_TEMP_SEX_IND_EDU_NB，即按ILO经济部门、性别和教育程度划分的就业人数(以千为单位)。数据集提供了多维度的细分数据，包括按性别(总计、男性、女性、其他)、经济部门和教育程度等分类。数据以年度频率发布，涵盖土耳其、伊朗、越南、泰国、蒙古等亚洲国家。数据集经过国际劳工组织标准化处理，使用国际劳工统计学家会议(ICLS)的定义进行数据协调，确保国际可比性。数据集中包含国家代码、年份、观测值、数据来源、观测状态标志以及各类注释信息，适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains employment statistics for 32 Asian countries from 2000 to 2025, with 84,036 observations. The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, with the primary indicator being EMP_TEMP_SEX_IND_EDU_NB - Employment by ILO sector, sex, and education (in thousands). The dataset provides multi-dimensional disaggregated data, including breakdowns by sex (total, male, female, other), economic sector, and education level. Data is published at annual frequency and covers Asian countries such as Turkey, Iran, Vietnam, Thailand, Mongolia, etc. The dataset has been standardized by the ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions for data harmonization and international comparability. It includes country codes, years, observed values, data sources, observation status flags, and various annotation information, making it suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression analysis, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API接口直接获取原始指标数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT依据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标准化处理，确保跨国家、跨年份数据的一致性与可比性。数据集保留源数据的来源标识，并在`source.label`列中标注具体调查类型，以便用户追溯数据可靠性。最终由Electric Sheep Asia团队整合为84,036条观测记录，涵盖32个亚洲国家、2000至2025年的年度就业统计信息。

特点

该数据集以单一核心指标——按ILO行业、性别及教育程度划分的就业人数（单位：千人）——为核心，提供高度细化的维度分类。其特色在于包含性别（总、男、女、其他）、行业总类以及教育聚合水平等多重分类变量，支持研究者从多个角度剖析亚洲劳动力市场结构。数据覆盖区域广泛，时间跨度长达26年，尤其以土耳其、伊朗、越南等国的观测数量最为丰富。每条记录均附有观测状态标志和注释信息，如数据中断或方法论修订等，为用户评估数据质量提供了透明依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型用法包括按国家代码筛选特定地区的就业数据、按时间序列绘制单一指标的变动趋势，以及利用透视表功能构建国家×年份的观测矩阵。数据集的年度频率适合进行长期劳动力市场动态分析，而分类变量的存在使得跨群体比较（如性别差异或教育程度影响）易于实现。研究人员应留意观测状态列中的不可靠标识，并在发表成果时按照提供的BibTeX格式正确引用原始数据及打包来源。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过ILOSTAT数据库构建，并经Electric Sheep Asia重新整合后发布至HuggingFace平台，专注于亚洲地区32个国家2000至2025年间按ILO行业、性别与教育程度划分的就业数据，共计84,036条观测值。数据集以ILO作为全球劳动统计的权威来源，依托各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多元数据，旨在系统刻画亚洲劳动力市场的结构性特征。其核心研究问题聚焦于揭示不同行业、性别与教育背景下就业分布的动态演变，为跨国比较、政策评估及可持续发展目标（SDGs）中体面劳动指标的监测提供支撑。在劳动经济学、发展社会学及国际政策研究领域，该数据集因其高时间分辨率与细粒度分类，成为分析亚洲区域就业模式变迁、性别差异及教育回报率的重要实证基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战首先体现在劳动统计的异构性整合上——亚洲各国在调查方法、分类标准与数据质量上差异显著，ILO需依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，然而原始调查的抽样误差、缺失值及部分国家数据的不可靠性（如标记为‘不可靠’的观测值）仍制约着分析精度。其次，数据集的构建过程面临多项技术挑战：跨国家跨年份的时间序列数据在来源标识（source.label）、分类变量（如性别与教育）的粒度差异及断点（如方法论修订导致的序列断裂）需要精细追溯与人工标注；同时，将原生的API批量数据重组为机器学习就绪的表格格式，需解决高维分类变量（如4种性别分类、多级行业与教育分类）的稀疏编码问题，并确保84,036条记录在44个字段间的逻辑一致性。此外，数据仅包含年度频率，未纳入更高频的月度或季度信息，限制了短期波动分析的应用场景。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库，汇集了2000年至2025年间亚洲32个国家的就业数据，涵盖按ILO行业、性别和教育程度划分的就业人数（以千计）。其经典使用场景在于支持跨国家、跨时间维度的劳动力市场结构性分析，例如通过时间序列与截面数据结合，探究亚洲各国在不同经济周期中的就业格局演变。研究者可借助该数据构建面板数据模型，剖析性别就业差距、行业间劳动力流动、以及教育程度对就业参与率的影响，为宏观经济学、发展经济学和劳动经济学领域提供坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲地区劳动力数据碎片化、口径不统一等长期困扰学术界的研究障碍。其系统化、标准化的指标体系使得学者能够开展跨国比较研究，例如揭示教育与性别在就业结构中的交互效应，评估全球化与产业转型对区域就业的影响。通过该数据，研究者可以量化亚洲各国在实现联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作目标方面的进展，探究技术进步与劳动力市场弹性之间的动态关系。该数据集的意义在于推动了亚洲劳动经济学从定性描述向定量因果推断的范式迁移，为政策评估理论提供了高分辨率的数据支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生了多类经典研究工作。在方法论层面，研究者基于其长时序、多分类的特点，开发了针对分类变量丰富的劳动力数据的缺失值插补算法和数据增强技术。在实证层面，催生了关于“亚洲女性劳动参与率的U型曲线再检验”、“教育膨胀与行业错配”等系列研究。数据本身也被作为核心输入，推动构建了面向东南亚国家的就业预测模型与动态随机一般均衡（DSGE）框架，为计算社会科学在劳动经济学中的应用拓展了新边界。