electricsheepasia/asia-ilo-pop-xnao-sex-cds-nb-outflow-of-nationals-by-sex-and-country-of-destina

该数据集包含来自ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库）的“按性别和目的地国划分的国民流出量（千）”数据，覆盖亚洲18个国家，时间范围为1997年至2024年，共有701个观测值。数据指标为“POP_XNAO_SEX_CDS_NB”，具体记录了国民流出情况，按性别（总计、男性、女性）和目的地国进行细分。数据集结构包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、观测年份、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据由Electric Sheep Asia重新打包，以CC-BY-4.0许可证发布。This dataset contains Outflow of nationals by sex and country of destination (thousands) data from ILOSTAT (the ILOs central statistics database), covering 18 Asia countries from 1997 to 2024, with 701 observations. The indicator is POP_XNAO_SEX_CDS_NB, which records the outflow of nationals disaggregated by sex (total, male, female) and destination country. The dataset schema includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, observation year, and observed value, making it suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It is repackaged by Electric Sheep Asia and released under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT数据库提供的官方统计数据构建而成。研究者通过ILOSTAT的REST API接口，直接获取了标识符为POP_XNAO_SEX_CDS_NB的原始指标数据，并使用亚洲国家ISO3代码进行地域筛选，最终整理了来自18个亚洲国家的701条观测记录，时间跨度覆盖1997年至2024年。数据经过ILO内部的标准化处理，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）对劳动统计的定义，保证了跨国可比性，同时保留了source.label字段以明确标注各条数据的原始来源，便于追溯与验证。

使用方法

该数据集设计为可直接在Python环境中通过HuggingFace Datasets库加载使用。用户只需调用load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-pop-xnao-sex-cds-nb-outflow-of-nationals-by-sex-and-country-of-destina')，即可获取训练集并转化为Pandas DataFrame，进而进行数据探索。对于时间序列分析，可依据indicator字段筛选特定指标后按年份排序；对于空间比较，可通过ref_area字段提取单一国家子集，或利用pivot_table将数据重塑为国家×年份矩阵，便于进行跨年度多维比较。这种高度兼容的数据结构降低了研究者在数据处理阶段的技术门槛，使其可以快速专注于经济与人口学分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其ILOSTAT数据库发布，经Electric Sheep Asia重新打包后形成，聚焦于亚洲地区按性别和目的国划分的国民流出数据（单位：千人次）。数据覆盖1997至2024年间18个亚洲国家，共701条观测记录，核心研究问题在于追踪劳动力迁移中的性别差异与目的地分布格局。作为ILOSTAT全球劳动统计体系的一部分，该数据集为理解亚洲国家间的劳动力流动、侨民分布及劳动力市场全球化效应提供了关键支撑，对于研究人口迁移与经济发展的交互作用具有重要价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于系统性量化亚洲跨国劳动力流动的性别与目的地分布，填补了区域级高粒度迁移数据缺失的空白。构建过程中面临多重挑战：各来源国劳动调查方法不一致导致数据可比性低，需由ILO按国际劳工统计学家会议（ICLS）标准统一协调；时间序列不完整，国家间观测年份差距大（如菲律宾有142条记录而老挝仅12条），易引发分析偏差；分类变量（如性别、目的国）的编码复杂，且存在多源数据冲突时需采用ILO选定的“最佳来源”，增加了数据溯源的难度与使用门槛。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与国际人口流动研究中，该数据集常被用于分析亚洲国家公民外流的长期趋势与性别差异。其时间跨度覆盖1997年至2024年，囊括18个亚洲经济体的701条观测记录，研究者可通过按性别和目的国划分的流出人数指标，构建面板数据模型，考察推拉因素（如经济差距、劳动力市场政策）对跨国人口流动的驱动作用，或量化性别维度下迁移模式的异质性。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲区域国际移民数据碎片化与可比性不足的学术难题。ILOSTAT统一采用国际劳工统计学家会议定义进行数据协调，使跨国产出可直接对比。研究者可借此分析移民流出对劳动力供给的影响、评估性别不平等在迁移中的演变，或检验经济增长与人口外流的非线性关系，为发展经济学与人口地理学提供坚实经验基础。

实际应用

在政策制定与国际合作领域，该数据支持亚洲各国劳动部门监测公民外流规模与流向，优化劳务输出管理与领事服务。国际组织可基于性别细分的流出数据设计针对性技能培训项目，平衡人力资本流失与侨汇收益。私营企业亦能利用此数据识别劳动力来源国潜力，布局跨境招聘与人才储备策略。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集聚焦于亚洲国家劳动力跨境流动的时空演变与性别差异分析，尤其关注国际劳工组织（ILO）发布的国民出境数据在劳动力市场研究中的前沿应用。随着全球供应链重组和亚洲区域内经济一体化的深化，学者们利用该数据集追溯1997至2024年间18个亚洲国家的国民外流趋势，探索人口迁移与就业结构、性别平等及劳动力政策之间的动态关联。近期热点包括结合ILOSTAT标准化的劳动力调查数据，量化女性流出人口的规模与流向变化，以揭示隐性劳动迁移模式对区域经济发展的影响。这一研究方向为制定包容性移民政策、优化人力资源配置提供了实证基础，同时推动了跨学科视角下亚洲劳动市场异质性的深度理解。