electricsheepasia/asia-ilo-emp-temp-sex-ind-est-nb-employment-by-ilo-sector-sex-and-establishment-siz

该数据集包含亚洲26个国家从2000年至2025年的就业统计数据，共有49,685个观测值。核心指标为按ILO部门、性别和企业规模划分的就业人数（千），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并过滤为亚洲国家。数据集采用表格格式，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、ILO部门分类、企业规模分类、观测年份、观测数值、数据状态标志以及相关注释等列。数据以年度频率发布，经过ILO统一处理，确保与国际劳工统计学家会议（ICLS）定义一致。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，旨在为亚洲地区的劳动力市场研究提供标准化、机器学习就绪的数据支持。This dataset contains employment statistics for 26 Asian countries from 2000 to 2025, with 49,685 observations. The core indicator is Employment by ILO sector, sex and establishment size (thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, extracted via API and filtered to Asian countries. The dataset is in tabular format, including columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), ILO sector classification, establishment size classification, observation year, observed value, data status flags, and related notes. Data is published at annual frequency and harmonized by ILO to align with International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. It is suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing standardized, ML-ready data for labor market research in Asia.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库通过REST API直接获取，原始数据来源于各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录。Electric Sheep Asia团队对数据进行再包装，仅保留亚洲26个国家的观测值，并统一标准化架构，最终以Parquet格式发布至HuggingFace平台。数据集涵盖2000年至2025年的年度时间序列，包含约49,685条观测记录，每个观测均附有详细的来源标注以确保可追溯性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库轻松加载数据集，使用load_dataset函数直接获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家筛选特定子集、针对单一指标进行时间序列可视化，以及利用pivot_table构建年份—国家矩阵以观察区域就业结构演变。数据集还支持表格分类、回归与时间序列预测任务，为劳动经济学研究提供了标准化的机器学习就绪数据接口。

背景与挑战

背景概述

亚洲地区在全球经济格局中占据举足轻重的地位，其劳动力市场的复杂性与多样性对政策制定与学术研究提出了深刻挑战。为应对这一需求，国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT，于2025年发布了名为“Employment by ILO sector, sex and establishment size (thousands) | Asia (ILOSTAT)”的数据集。该数据集由Electric Sheep Asia重新封装，收录了2000年至2025年间26个亚洲国家的49,685条观测记录，聚焦于就业这一核心指标，按行业、性别及企业规模进行精细划分。数据集构建基于ILO的权威劳动统计方法论，整合了全国劳动力调查、家庭收入调查等多源数据，并采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，旨在为区域劳动力市场的跨时空比较与分析提供统一、可靠的数据基础。其对亚洲就业结构的全景式刻画，显著推动了发展经济学、劳动经济学及国际比较研究领域的实证进展。

当前挑战

该数据集在构建与应用中面临多重挑战。首先，从领域问题来看，其核心致力于解决亚洲就业数据在跨国比较中因统计口径、调查方法与数据质量迥异而导致的碎片化与不可比性难题，需通过标准化流程将异构的原始数据转化为统一量化的观测值。具体挑战包括：1）数据来源的高度异质性，各国家统计局采用不同调查框架与抽样设计，数据集需依赖ILO的‘最佳来源’选择机制进行取舍，这可能导致信息损失与代表性偏差；2）时间序列的连贯性与完整性不足，部分国家存在年份缺失、方法论变更导致的断点（如注释中的‘Break in series’），对时间序列分析构成制约；3）数据质量标签（如‘U’表示不可靠）的存在反映了原始观测的置信度差异，用户需审慎处理这些不确定性。其次，构建过程中，数据集需从ILOSTAT的REST API中提取海量多维数据，并精准过滤至亚洲国家范围，同时保证在26国间不同数据可用性条件下的均匀覆盖，这是一项涉及数据清洗、异质性协调与元数据赋能的复杂工程挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于亚洲26个国家、跨越2000年至2025年的就业数据，按ILO部门、性别及企业规模进行细致分层。研究者可将其用于时间序列分析，追踪不同国家就业结构的演变轨迹；亦可作为分类或回归任务的训练基础，例如预测特定行业或性别的就业人数变动。数据的高频维度拆解（性别、行业大类、企业规模）使其特别适合开展多因素交互效应的计量建模，为区域劳动力市场研究提供了标准化、可复现的实证素材。

解决学术问题

该数据集有效回应了亚洲劳动力研究中长期面临的跨国可比数据匮乏难题。学术界可借此探索全球化进程中亚洲各国就业结构的趋同或分化趋势，量化产业结构变迁对性别就业差异的影响，以及企业规模分布与就业弹性之间的关系。通过整合ILO统一标准的统计口径，数据集消除了因各国调查方法差异导致的偏误，使得跨时期、跨国家的面板数据分析更加稳健，为劳动经济学、发展经济学及区域研究领域的假设检验提供了坚实的证据基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集能够支持国际组织与政府部门开展劳动力市场监测与政策评估。例如，分析特定行业女性就业占比的时序变化，以衡量性别平等政策的实施效果；或者结合宏观经济指标，预测不同企业规模分类下的就业波动，为中小企业扶持政策提供数据支撑。研究机构亦能基于此构建亚洲就业景气指数，辅助跨国投资决策和人力资源规划，推动数据驱动的社会治理。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区按国际劳工组织行业、性别及企业规模划分的就业人口时序数据，覆盖2000至2025年间26个亚洲国家近5万条观测记录，为区域劳动力市场分析提供了关键基准。当前研究前沿正借助此类细粒度数据，结合机器学习和时间序列预测模型，剖析后疫情时代亚洲经济体的就业结构变迁，追踪非正规就业转型与性别就业差距的演变趋势，并与联合国可持续发展目标中的体面劳动指标进行交叉验证。通过与ILOSTAT官方统计体系的深度整合，该数据为跨国产能合作、人口红利消退背景下的政策模拟，以及人工智能对亚洲制造业与服务业就业冲击的量化研究提供了可靠的数据底座。