electricsheepasia/asia-ilo-lai-vdin-noc-rt-labour-inspection-visits-per-inspector

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的劳动监察数据，覆盖24个亚洲国家，时间跨度为2008年至2024年，共223个观测值。数据集专注于一个指标：每位监察员的劳动监察访问次数（Labour inspection visits per inspector）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过过滤以仅包含亚洲国家。数据集包括国家代码、国家名称、数据源、指标代码、指标名称、观测年份、观测值、观测状态等列。数据为年度频率，并经过ILO的标准化处理，以确保与国际劳工统计学家会议（ICLS）定义一致。使用注意事项包括数据可能存在不可靠标记，且仅包含年度序列。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析亚洲国家劳动监察效率的趋势和比较。This dataset contains labour inspection data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, covering 24 Asian countries from 2008 to 2024, with 223 observations. It focuses on one indicator: Labour inspection visits per inspector. The data is sourced from the ILOSTAT REST API and filtered to include only Asian countries. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, observation year, observed value, and observation status. The data is annual in frequency and harmonized according to International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. Caveats include potential unreliable flags and the inclusion of only annual series. The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, enabling analysis of trends and comparisons in labour inspection efficiency across Asia.

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接口直接获取原始指标数据，并聚焦于亚洲地区的24个国家。在构建过程中，数据经过严格的地理筛选，仅保留ISO 3166-1 alpha-3编码中属于亚洲的国家观测记录。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查、行政记录等多元来源的微观数据进行协调与标准化处理，确保了跨国家、跨年度的数据可比性。最终以表格形式封装，包含223条观测，时间跨度覆盖2008至2024年，且每一条观测均附有来源标签以供追溯。

使用方法

数据集可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载，用户仅需使用`load_dataset`命令即可获得可直接操作的Pandas DataFrame。研究者能轻松按国家代码筛选子集，或针对特定指标构建时间序列进行可视化分析。该数据集还支持透视表操作，能够快速生成国家-年份的观测值矩阵，便于进行面板数据回归或趋势预测。代码示例直观展示了从基础过滤到高级数据重塑的典型工作流程，降低了用户上手门槛，尤其适合从事劳动经济学、公共政策以及国际比较研究的学者直接调用分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）于2024年整理并发布，经Electric Sheep Asia重新封装至HuggingFace平台。其核心追踪2008至2024年间亚洲24个国家的劳动监察员人均访问次数这一关键指标，共计223条观测记录。劳动监察作为保障劳动者权益、监督工作条件合规性的核心机制，其访问频次直接反映监察资源的配置效率与执法力度。该数据集为劳动经济学、发展政策及行政管理领域提供了跨年度跨国别的可比基准，助力研究者量化分析监察效能对就业质量、职业安全等可持续发展目标（SDGs）的潜在影响。通过整合来自各国行政记录、劳动力调查与机构报表的异构数据源，ILOSTAT的标准化处理显著提升了亚洲区域劳动统计的可用性与学术引用价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于揭示劳动监察资源配置的跨国差异及其与劳工权益保障水平之间的动态关联，填补亚洲地区在监察效能实证研究中的数据空白。构建过程中面临的主要挑战包括：数据来源的异构性与可比性问题——各国劳动监察的记录口径、统计频率及定义标准（如一次访问的计算方式）存在显著差异，ILOSTAT虽经国际劳动统计学家大会（ICLS）定义进行统一化，但仍有部分观测标记为不可靠（U）；时间序列的稀疏性与不连续性，24国样本中各国观测年数从9年到16年不等，且存在缺失年份；以及多源数据整合时“最优来源”的选择偏倚问题，可能影响面板数据的正向分析效度。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2008年至2024年间亚洲24个国家的劳动监察员人均巡视次数，共计223条观测记录。在劳动经济学与公共政策研究领域，这一指标常被用于跨国比较分析，以评估不同国家劳动执法体系的覆盖强度与效率。研究者可通过时间序列建模，观察各国劳动监察密度的演变轨迹，或结合面板数据回归方法，探究经济发展水平、劳动力市场规模、工会组织率等宏微观因素对监察资源配置的影响。

解决学术问题

该数据集精准回应了劳动经济学中关于‘执法强度稀缺性’的经典难题——如何定量刻画发展中国家劳动监察体系的实际运行效能。以往研究多依赖法律文本或定性案例，缺乏可跨年、跨国比较的标准化量化指标。本数据使学者得以检验劳动监察密度与工作场所伤亡率、最低工资遵从度、非正规就业比例等关键结果变量的统计关联，为国际劳工组织推行的‘体面劳动议程’提供了实证锚点。

实际应用

在实际应用层面，该数据可直接服务于国际发展机构与各国劳动部门的政策评估工作。例如，亚洲开发银行可利用其追踪区域劳动监察能力建设项目的阶段性成效；非政府组织可据此识别监察资源严重匮乏的‘执法盲区’；跨国企业社会责任团队亦能将目标投资地的监察密度纳入供应链合规风险评估框架。数据以ILO官方统计为基础，经由标准化的Schema重构，具备即插即用的ML-Ready属性。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区劳动监察员人均检查次数的时空演变规律，为劳动监察效能评估与体面劳动指标监测提供了关键数据支撑。研究前沿正朝着利用时序预测模型与面板计量方法，探索检查频次与工作条件改善、非正规就业治理之间的因果链路，同时结合ILO的可持续发展目标框架，揭示不同国家在劳动执法资源分配上的异质性特征，进而为区域劳工政策的精准优化与跨国比较研究奠定实证基础。