electricsheepasia/asia-ilo-emp-xflb-sex-eco-nb-inflow-of-employed-foreign-born-population-by-sex

该数据集包含来自ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库）的按性别和经济活动划分的就业外国出生人口流入量（千）| 亚洲数据，涵盖了10个亚洲国家（包括菲律宾、印度尼西亚、科威特、泰国、黎巴嫩、亚美尼亚、柬埔寨、阿曼、老挝和阿联酋）从1997年至2024年的388条观测记录。数据集主要指标为EMP_XFLB_SEX_ECO_NB，即按性别和经济活动划分的就业外国出生人口流入量（以千为单位）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过标准化处理，包含国家代码、年份、性别分类、经济活动和观测值等列。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，主要用于分析亚洲地区的国际移民流动和就业情况。This dataset contains Inflow of employed foreign-born population by sex and economic activity (thousands) | Asia data from ILOSTAT (ILOs central statistics database), covering 388 observations across 10 Asian countries (including Philippines, Indonesia, Kuwait, Thailand, Lebanon, Armenia, Cambodia, Oman, Laos, and United Arab Emirates) from 1997 to 2024. The primary indicator is EMP_XFLB_SEX_ECO_NB, which measures the inflow of employed foreign-born population disaggregated by sex and economic activity (in thousands). Data is sourced via the ILOSTAT REST API and normalized, including columns such as country code, year, sex classification, economic activity, and observed values. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, primarily for analyzing international migrant flows and employment patterns in 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数据库，经由Electric Sheep Asia团队重新打包处理。构建过程通过ILOSTAT REST API直接拉取指标编码为EMP_XFLB_SEX_ECO_NB的原始数据，并过滤至亚洲地区的ISO3国家代码。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对调查微观数据进行统一协调，数据集中的source.label列记录了数据来源，确保可追溯性。最终整合为包含388条观测、覆盖10个亚洲国家、时间跨度为1997年至2024年的标准化表格数据。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace的datasets库轻松加载并使用该数据集，典型调用方式为load_dataset函数，将数据直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的子集筛选，可利用ref_area字段进行过滤。对于单指标的时间序列分析，可依据indicator字段定位并按时序排序，进行可视化探索。此外，数据集支持构建国家与年份的透视矩阵，便于对比不同亚洲国家在特定时间点上的移民就业流入情况，适用于回归、分类及时序预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力流动日益频繁的背景下，准确追踪跨国就业人口迁移的地域与性别分布，成为劳动经济学与国际发展研究中的关键议题。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2024年整理发布，经Electric Sheep Asia团队重新封装，聚焦亚洲地区1997至2024年间10个国家中按性别和经济活动分类的就业型外国出生人口流入数据，共含388条观测记录。其核心研究问题在于揭示亚洲经济体内部移民劳动力的结构化流动模式，为评估劳动力市场整合、性别平等及可持续就业目标提供量化依据。作为ILO全球劳动力统计体系的重要组成部分，该数据集对区域移民政策制定、宏观劳动力建模及跨国比较研究具有重要的支撑作用。

当前挑战

当前数据集面临多重挑战。首先，所解决的领域问题是国际移民流数据在亚洲区域的碎片化与可比性不足——不同国家采用各异的调查方法与定义标准，导致跨时间与跨空间的统计口径难以统一。其次，构建过程中遭遇的挑战包括：数据源自多个国家的劳动力调查、行政记录及内部估算，需通过ILO的ICLS国际定义进行标准化归约；部分国家观测稀疏（如阿曼仅有2021年数据），样本时间跨度不均衡（菲律宾140条而阿拉伯联合酋长国仅9条），易引入选择性偏差；此外，标注的断点注释（如定义变更）与数据质量标记（如临时值或不可靠值）需谨慎处理，以避免时序分析中的虚假趋势。

常用场景

经典使用场景

在迁移经济学与劳动市场研究的交叉领域，该数据集常被用于分析亚洲地区外国出生劳动力流入的时空格局及其性别构成。研究者可借助时间序列数据，刻画菲律宾、印度尼西亚、泰国等十个亚洲国家在1997至2024年间，按经济活动分类的就业型移民流入规模，从而揭示区域劳动力迁移的动态演化规律。其经典用途包括构建面板回归模型，量化经济周期、政策变迁或地缘事件对移民流量的异质性冲击，尤其适用于分析性别维度下的劳动力供给弹性。

解决学术问题

该数据集有效填补了亚洲国际移民流量微观数据长期碎片化的学术空白，解决了因各国统计口径差异导致的跨国可比性不足这一核心痛点。通过ILOSTAT统一调和后的标准化指标，研究人员得以突破单一国家案例研究的局限，系统检验推拉理论、劳动力市场分割假说等经典迁移理论在东亚及东南亚背景下的适用性。其对劳动力供给冲击、技能匹配效率及移民性别比例失衡等议题的量化分析，为理解全球南方劳动力再配置机制提供了关键证据支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织与各国劳动部门提供了基于证据的政策制定基础，例如评估外籍劳工流入对本地就业率与工资水平的补偿效应。人力规划者可利用性别与经济活动分类字段，识别医疗、制造业等特定行业的海外劳动力依赖度，进而设计更具韧性的移民配额或技能认证体系。私营部门的人力资源机构亦可借此预测区域性人才流动趋势，为跨国企业的劳动力部署与薪酬基准调整提供数据驱动的决策参考。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区受雇外国出生人口按性别和行业划分的流入动态，为研究国际劳动力迁移的性别差异化模式与经济结构适配提供了宝贵的时间序列素材。当前，随着亚太区域经济一体化的加速及后疫情时代劳动力市场的重构，跨国人才流动的结构性特征成为学界与政策制定者关注的热点。基于ILOSTAT官方统计，这一数据集不仅揭示了菲律宾、印尼等重要输出国与阿联酋、科威特等海湾接收国之间的劳动力流向，还可与SDG体面劳动目标中的公平就业、性别平等指标相结合，支撑关于移民劳工权益、经济吸纳能力及社会融合政策的计量分析，具有显著的实证价值与政策启迪意义。