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该数据集包含来自国际劳工组织(ILOSTAT)的亚洲地区劳动监察数据，具体指标为每万名就业人员对应的监察员数量。数据集涵盖21个亚洲国家，时间跨度为2009年至2024年，共包含189个观测值。数据结构包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、观测年份、观测值及相关注释列。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，确保数据可比性和可追溯性。This dataset contains labour inspection data from the International Labour Organizations ILOSTAT database, specifically the indicator Inspectors per 10,000 employed persons. It covers 21 Asian countries from 2009 to 2024, with 189 observations. The data structure includes columns for country codes, country names, data sources, indicator codes, indicator names, observation years, observed values, and related notes. The data is published at annual frequency and has been harmonized by the ILO for comparability and traceability.

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，通过其REST API端点直接获取原始指标LAI_INDE_NOC_RT，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。数据经过ILO统计部门的标准化处理，遵循国际劳工统计学家会议的统一定义，同时保留了数据来源标签以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Asia团队完成数据封装与重新打包。

特点

数据集涵盖2009至2024年间21个亚洲国家的189条观测记录，聚焦于每万名就业人员所对应的劳动监察员数量这一核心指标。数据以年度频率呈现，包含国家代码、来源类型、指标名称、观测年份及数值等关键字段，并附有注释列以说明数据定义和参考期。整体结构紧凑，适用于跨国家、跨时间的对比分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库中的load_dataset函数一键加载数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续操作。支持按国家代码筛选特定国家的数据，对指标列进行时间序列排序与可视化，或利用透视表将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于开展面板数据分析或横向比较研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其ILOSTAT数据库创建，并经Electric Sheep Asia重新打包发布于HuggingFace平台，聚焦亚洲21个国家2009至2024年间每万名就业人员中劳动监察员数量的年度观测数据，总计189条记录。劳动监察作为体面劳动议程的核心组成部分，是评估各国劳动法规执行效力、工作场所安全及劳动者权益保障水平的关键指标。该数据集通过标准化指标LAI_INDE_NOC_RT，为区域比较与时间序列分析提供了统一基准，填补了亚洲区域劳动监察能力量化研究的空白。其在劳动经济学、公共政策及可持续发展目标（SDG 8.8）监测等领域具有重要参考价值，尤其助力于揭示不同经济发展阶段国家在劳动执法资源配置上的差异与演变趋势。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于劳动监察能力的量化评估与跨国可比性挑战。不同国家对监察员的定义、统计口径及数据收集方法存在显著差异，ILOSTAT通过统一采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，但仍面临数据来源多样性与年度频次限制带来的精度折衷。在构建过程中，挑战主要体现在多源数据整合的复杂性：原始数据混合了劳动力调查、行政记录等多种来源，需通过‘最佳来源’选择机制处理同一国家同一年份的多源冲突；此外，部分国家数据缺失严重（如21国中仅有6国观测超过12年），导致面板数据非平衡，而监察员数量与就业人口基数之间的动态关系亦因经济波动与统计体系变更而引入潜在偏差。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共政策研究领域，该数据集最经典的使用场景是基于时间序列与面板数据模型，对亚洲21个国家在2009至2024年间每万名就业人员所配备的劳动监察员数量进行纵向与横向比较分析。研究者常借助于此数据，评估不同经济体在劳动执法资源配置上的差异，并进一步结合经济发展水平、产业结构或法律制度等协变量，探讨监察密度与劳动权益保护之间的关联机制。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学中关于执法资源禀赋与制度效能之间关系的核心学术问题。通过提供标准化、跨国的监察员配置年度观测值，它使得学者能够突破单一国家案例研究的局限，在更广阔的地域与时间尺度上检验劳动监察体系对职业安全、非正规就业比例以及劳动纠纷发生率等变量的影响。这一数据基础为劳动制度比较研究提供了关键的量化支撑，推动了关于劳动治理体系有效性及其制度差异成因的严谨实证探讨。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列具有影响力的衍生研究工作。其中，基于该数据的经典工作包括构建劳动监察资源分配的不平等指数，揭示亚洲区域内监察密度的非对称分布格局；另一类重要工作则将其与ILOSTAT平台上的其他劳动力市场指标（如工伤发生率、非正规就业率）进行关联建模，用以量化劳动执法强度对劳动市场结果的因果关系。此外，该数据还被用于训练时间序列预测模型，以推演未来监察资源配置的变动趋势，为前瞻性的政策干预提供预警与决策支持。