electricsheepasia/asia-ilo-pop-xvol-age-vol-nb-number-of-volunteers-by-age-and-type-of-volunteer

该数据集包含亚洲8个国家（如蒙古、亚美尼亚、以色列、新加坡等）在2008年至2023年期间的无酬劳动数据，共有99个观测值，核心指标为按年龄和志愿者工作类型分类的志愿者数量（以千计）。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，涵盖国家代码、数据来源、年龄分类、工作类型、年份和观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，用于分析志愿者活动的趋势和模式。This dataset contains 99 observations of unpaid work data across 8 Asia countries (e.g., Mongolia, Armenia, Israel, Singapore) from 2008 to 2023, with the core indicator being Number of volunteers by age and type of volunteer work (thousands). Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, it is retrieved via API and filtered to Asian countries, including fields such as country codes, data sources, age classifications, work types, years, and observed values. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, aimed at analyzing trends and patterns in volunteer activities.

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统计数据库，聚焦于亚洲地区志愿者按年龄与工作类型的数量分布。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取，并依据ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的方法论对原始调查微观数据进行协调与标准化处理。随后，数据集被过滤至亚洲国家代码范围，最终整合为包含99条观测记录的表格，覆盖8个亚洲国家、时间跨度为2008年至2023年。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据集，利用load_dataset()函数获取后转换为Pandas DataFrame进行深入分析。例如，可按国家筛选数据以研究特定区域的志愿者动态，或通过排序时间序列绘制某指标的年度趋势图。此外，支持将数据透视转换为国家与年份的矩阵格式，便于进行跨国家、跨时间维度的比较研究，为劳动经济学与志愿服务相关研究提供基础数据支撑。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于其核心统计数据库ILOSTAT中创建，并于2023年通过Electric Sheep Asia在HuggingFace平台重新整理发布。聚焦亚洲地区的无偿劳动议题，数据集记录了2008年至2023年间8个亚洲国家（如蒙古、亚美尼亚、以色列等）的志愿者数量按年龄与工作类型的分布情况，包含99条观测数据。其核心研究问题在于揭示亚洲无偿劳动参与的结构性特征与时间演变趋势，为劳动力市场分析、政策制定及可持续发展目标（SDG）评估提供关键数据支撑。作为ILOSTAT体系的重要组成部分，该数据集依托国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据整合，在劳动统计领域具有权威性，对推动亚洲区域志愿服务的比较研究与大数据分析具有重要影响力。

当前挑战

该数据集面临的挑战涵盖领域与构建两个层面。在领域层面，无偿劳动（如志愿服务）长期被宏观劳动统计体系边缘化，数据采集缺乏统一标准，国家间在年龄分层、工作类型定义上存在显著差异，导致跨时空比较困难；同时，少数国家（如蒙古占33条观测，孟加拉国仅3条）与部分年份数据极度稀疏，限制了时间序列模型与跨国回归分析的稳健性。在构建过程中，挑战源自多源异构数据的整合：原始数据散见于各国劳动力调查、家庭收入调查与行政记录，ILO需采用‘最优来源’策略消除重复，但不同调查框架下的抽样误差与时间异质性难以完全调和，分类字段（如年龄组Youth/Adults）的非统一性进一步增加了数据清洗与模式挖掘的复杂度。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了亚洲8个国家在2008年至2023年间按年龄和志愿工作类型划分的志愿者人数统计信息，共包含99条观测记录。其经典使用场景聚焦于评估区域内不同年龄段人口参与志愿服务的规模与结构，尤其适用于比较各国青年与成年志愿者群体的贡献差异。研究者可借助该数据开展跨国面板分析，揭示经济发展水平、社会政策与志愿参与率之间的关联，为理解亚洲地区非市场劳动供给格局提供定量基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了学术界在非正式劳动领域面临的国别数据碎片化与口径不一致的难题，为量化亚洲国家的无偿志愿服务规模提供了同质化指标。通过ILOSTAT标准化的采集方法论，研究者得以规避原始调查中因定义差异导致的比较偏差，进而深入探讨老龄化社会背景下年龄结构如何重塑志愿劳动供给曲线。其意义在于填补了区域层面志愿服务计量研究的空白，为跨国回归模型的构建奠定了可靠的数据基座。

实际应用

在实际应用中，该数据集可为国际组织（如国际劳工组织）与各国劳动部门评估非市场化劳动贡献提供精准依据。政府部门可据此设计针对性的青年激励政策或老年志愿者项目，优化社会资源配置。非营利组织亦能通过分析志愿劳动的时间序列波动，预判志愿服务的供给瓶颈，并调整招募策略。此外，该数据对测算志愿劳动的经济替代价值具有直接参考作用，有助于完善国民核算体系中未付酬劳动的附属账户。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区志愿者参与的无偿劳动（unpaid work）领域，通过国际劳工组织（ILO）的权威统计数据库ILOSTAT，整合了2008至2023年间8个亚洲国家的志愿者按年龄与工作类型的数量分布。在学术界与社会政策研究前沿，无偿劳动正因其对劳动力市场、性别平等和国民福祉的深远影响而备受关注，尤其是近年来在亚洲新兴经济体与发达国家中，志愿者活动作为非市场性劳动的重要组成部分，逐渐成为评估社会资本与可持续发展目标（SDGs）进展的关键指标。该数据集的出现，为研究者提供了稀缺的跨国可比面板数据，可用于探索人口结构变迁对志愿参与率的影响、不同类型志愿工作的经济价值核算，以及通过时间序列建模分析宏观政策对志愿行为的长期效应。其细粒度的年龄分层和分类体系，使得交叉分析能揭示代际差异与文化特征，进而推动对亚洲社会非正式经济形态的深入理解。