electricsheepasia/asia-ilo-cld-xsna-sex-age-rt-share-of-children-engaged-in-economic-activity-by

该数据集是一个关于亚洲国家童工统计的表格数据集，包含673个观测值，覆盖33个亚洲国家，时间跨度为1996年至2025年。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤至亚洲国家。核心指标为CLD_XSNA_SEX_AGE_RT，即按性别和年龄划分的从事经济活动的儿童比例（%）。数据模式包括国家代码、国家名称、来源代码、来源标签、指标代码、指标标签、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类、观测年份、观测值、观测状态等列。数据为年度频率，使用ILO选择的最佳来源，分类列仅在指标发布该细分时非空。数据集适用于表格分类、回归或时间序列预测任务，旨在为亚洲地区提供机器学习就绪的数据层。This dataset is a tabular dataset on child labor statistics in Asia, containing 673 observations across 33 Asian countries, spanning from 1996 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Asian countries. The core indicator is CLD_XSNA_SEX_AGE_RT, which represents the share of children engaged in economic activity by sex and age (%). The schema includes columns such as country code, country name, source code, source label, indicator code, indicator label, sex classification (total, male, female), age classification, observation year, observed value, observation status, etc. The data is annual frequency, using the ILO-selected best source, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks, aiming to provide a machine learning-ready data layer for Asia.

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数据库，系通过其REST API接口直接提取指标CLD_XSNA_SEX_AGE_RT的全部观测值，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围过滤后整理而成。ILOSTAT作为全球劳动统计领域的权威数据源，其原始数据来自各国劳动力调查、家计调查及行政记录，并经由国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理。数据集以Parquet格式封装，兼容Hugging Face的Datasets库，便于研究者直接调用。

特点

该数据集聚焦亚洲地区33个国家1996至2025年间儿童参与经济活动的比例，按性别与年龄进行精细分层，共收录673条观测记录。数据以年为单位呈现，包含完整的元数据列，如数据来源标签、指标定义、观测状态标记及序列断裂注释，确保了数据溯源与质量评估的透明度。其特色在于涵盖广泛的亚洲国家，尤其包含伊朗、印度、巴基斯坦等人口大国的长期时间序列，为跨区域比较与纵向趋势分析提供了坚实基础。

使用方法

研究者可通过Python的`datasets`库直接调用数据集，使用`load_dataset`命令即可加载为DataFrame格式，进而利用`pandas`进行灵活的数据操作。典型用法包括按国家代码筛选子集（如`df[df["ref_area"] == "IDN"`）提取特定国家数据，或按时间与指标字段排序后绘制时间序列图。亦可对指标进行透视处理，生成以年份为行、国家为列的矩阵，便于进行面板数据分析或机器学习建模。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场中的一项严峻挑战，长期以来受到国际社会的广泛关注。国际劳工组织（ILO）作为劳动统计领域的权威机构，其下设的ILOSTAT数据库系统性地收录了各国劳动力调查数据。在此背景下，由Electric Sheep Asia于2025年重新打包整理的Asia-ILO-CLD-XSNA-SEX-AGE-RT数据集应运而生，专注呈现亚洲地区33个国家1996至2025年间按性别与年龄划分的儿童经济活动参与率。该数据集的核心研究问题在于量化亚洲儿童从事经济活动的比例及其演变趋势，为政策制定者、社会学家及发展经济学研究者提供可靠的基础数据支撑。通过对ILO官方API的标准化抽取与地域筛选，该数据集填补了亚洲区域儿童劳动时序数据的整合空白，对推动可持续发展目标中消除童工相关议题具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的首要挑战源于童工问题本身的复杂性与敏感性。在领域层面，儿童经济活动参与率的精准测量面临定义标准差异、数据采集不完整以及统计口径不一致等障碍，不同国家在调查方法、样本覆盖及报告周期上的异质性使得跨国比较极为困难。构建过程中，数据整合面临多源调查数据（如劳动力调查、家庭收入调查）格式异构与元数据缺失的难题；同时，由于部分经济体仅提供不连续的年度观测，导致时间序列存在大量空白与断裂，需依赖ILO的“最佳来源”选择机制进行协调。此外，观测结果中频繁出现‘不可靠’标识与‘方法修订’注解，提示数据使用者须谨慎处理质量异常值，这对时序分析与模型训练提出了额外的清洗与验证要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于亚洲33个国家1996至2025年间儿童参与经济活动比例的性别与年龄差异，共计673条观测记录。经典使用场景包括利用该时序数据进行分性别、分年龄段的童工比例趋势分析，研究人员可通过时间序列模型或面板数据分析，揭示不同国家及区域间儿童劳动参与率的演变规律，为跨国家比较研究提供标准化数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲地区儿童劳动数据零散、口径不一导致的学术研究困境。它基于国际劳工组织ILOSTAT统一标准，整合了多国调查数据，使得学者能够系统评估童工问题的时空分布特征，探究经济发展、教育普及、政策干预与童工比例变化间的关联机制。其意义在于为可持续发展目标中消除童工议题提供了量化支撑，推动实证研究从个案描述向统计分析范式转变。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典的学术与研究工具工作，包括基于面板数据的童工影响因素计量经济学分析、结合联合国人口统计数据的多源融合研究，以及利用机器学习预测童工趋势的时序建模工作。ILOSTAT本身的标准化方法论也被广泛引用为劳动统计基准，助力构建更完善的全球儿童福祉监测体系，推动相关领域的数据基础设施建设。