electricsheepasia/asia-ilo-pop-3wap-sex-age-edu-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-educat

该数据集包含亚洲37个国家从1970年至2025年的青年工作年龄人口数据，按性别、年龄和教育程度分类，以千人为单位。数据集共有24,717个观察值，涵盖1个主要指标：POP_3WAP_SEX_AGE_EDU_NB（青年工作年龄人口按性别、年龄和教育分类）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过处理和过滤以仅包含亚洲国家。数据集包括多个列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄和教育分类、观察年份、观察值等。数据质量方面，数据为年度频率，ILO会选择最佳数据源，且分类列仅在指标发布细分数据时才非空。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于人口统计、劳动力市场分析等研究。This dataset contains youth working-age population data for 37 Asian countries from 1970 to 2025, disaggregated by sex, age, and education, in thousands. It includes 24,717 observations and covers one main indicator: POP_3WAP_SEX_AGE_EDU_NB (Youth working-age population by sex, age and education). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via the REST API and filtered to include only Asian countries. The dataset features columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age and education classifications, observation year, observed value, and more. Data quality notes: the data is annual in frequency, ILO selects the best source for each country-year combination, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, and can be used for demographic and labor market analysis.

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ILOSTAT数据库，通过REST API接口直接提取指标代码为POP_3WAP_SEX_AGE_EDU_NB的青年劳动年龄人口数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。原始数据经过ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议定义进行统一协调处理，各来源的微观调查数据被标注于source.label列以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Asia团队重新打包为便于机器学习使用的Parquet格式，收录了1970年至2025年间37个亚洲国家的24,717条观测记录。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的细粒度拆解架构：不仅按性别（总、男、女）划分，还同时依据年龄区间（如15-29岁青年组）和教育水平（从总计到各具体层级）提供交叉分类数据。每个观测值均携带丰富的元数据标签，包括来源类型、观测状态标志（如临时或不可靠）以及各类说明注释，极大增强了数据的透明度和可用性。数据结构设计遵循标准化范式，包含统一的指标代码和英文标签，便于跨国家、跨时期的横向比较与纵向趋势分析。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载该数据集，并直接转换为pandas DataFrame进行后续分析。典型工作流程包括：利用ref_area列筛选特定国家的子集进行国别研究；以indicator列过滤出目标指标后按time列排序，绘制时间序列图观察演变态势；亦可借助pivot_table方法构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于进行面板数据分析或计算跨国家统计量。该数据集与Python生态中的scikit-learn、statsmodels等模型库无缝衔接，支持从数据探索到模型训练的全流程研究需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT整理发布，并由Electric Sheep Asia团队重新封装，聚焦于亚洲37个国家1970年至2025年间按性别、年龄和受教育程度划分的青年劳动适龄人口数据，共计24,717条观测记录。在劳动经济学与人口统计学领域，青年群体的劳动力参与状况与教育结构是理解区域发展不均、人力资本积累及可持续发展目标（SDGs）进展的关键维度。该数据集通过整合各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源，以统一框架揭示了亚洲各地区青年人口的结构性特征，为跨国比较、时间序列建模以及政策评估提供了标准化基础，尤其对量化分析教育对就业市场影响的长期趋势具有重要推动作用。

当前挑战

该数据集所解决的核心领域问题在于，亚洲各国青年人口统计数据存在定义不一致、分类标准差异以及数据稀疏性等障碍，特别在性别与教育细分层面，传统数据源往往缺乏连贯的时间序列支撑，难以满足精准政策模拟与机器学习模型的输入要求。在构建过程中，挑战主要源于ILOSTAT对原始调查微观数据的协调过程：不同国家采用差异化的年龄分组、教育层级定义及调查方法，需依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行对齐；同时，来源代码与观测状态标签（如“不可靠”）的标注虽提供了透明度，却也在数据清洗与缺失值处理环节增加了复杂性，尤其是当同一国家年度存在多数据源时需甄别“最佳来源”，这要求对元数据有深度理解以保持推估结果的稳健性。

常用场景

经典使用场景

在全球劳动经济学与人口统计学研究中，该数据集被广泛用于分析亚洲地区青年劳动年龄人口的时空分布格局。通过按性别、年龄组与教育水平三个维度对人口进行精细化拆解，研究者能够系统性地刻画不同国家青年人力资源的存量结构与演变趋势。其时间跨度覆盖1970年至2025年，为纵向比较与面板数据分析提供了坚实的基础支撑。典型的分析任务包括构建多变量回归模型以探讨教育扩张对青年劳动参与率的影响，或利用聚类算法识别亚洲各国在人口年龄结构与教育成就上的异质性模式。此外，该数据集也常用于验证人力资源与经济发展关系的经典理论假说。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、各国劳工部门及政策研究机构提供了制定与评估青年就业战略的数据基石。例如，国际劳工组织（ILO）可基于其中不同教育水平青年的人口分布数据，精准定位教育投资与技能培训项目的优先区域和群体。亚洲各国统计部门亦可将该数据集作为基准，校准本国劳动力调查的抽样权重与估算偏差。在非政府组织层面，该数据可用于撰写年度《亚洲青年就业状况报告》，追踪可持续发展目标（SDG）中关于体面工作的进展。此外，该数据集简洁规范的格式，使其能够无缝接入“亚洲劳动力市场动态监测平台”等数据产品，赋能实时决策支持系统。

衍生相关工作

围绕该数据集，已涌现出一系列具有影响力的衍生研究工作。其中，基于其分类维度开展的“教育错配与青年失业关系”的跨国面板分析，揭示了在部分南亚与东南亚国家，高等教育扩招并未同步带来就业率的提升，反而加剧了结构性失业风险。另一项经典工作利用该数据验证了“人口机会窗口”理论在亚洲不同经济体中的适用边界，通过将性别与教育维度纳入队列要素预测模型，精确测算了中国、印度等国剩余的人口红利总量。此外，该数据也成为训练劳动经济学时序预测模型的标准资源，例如基于LSTM架构预测特定教育水平青年群体未来五年的劳动供给变化，为各国提前布局教育资源提供了前瞻性参考。