electricsheepasia/asia-ilo-eip-5wap-sex-age-rt-inactivity-rate-by-sex-and-age-19th-icls

该数据集包含亚洲26个国家从2014年至2025年的非活动率数据，遵循第19届国际劳工统计学家会议(ICLS)定义，按性别和年龄分组。数据集共有1,410个观测值，覆盖一个核心指标EIP_5WAP_SEX_AGE_RT，表示按性别和年龄分组的非活动率（百分比）。数据来源于国际劳工组织(ILO)的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家，包括字段如国家代码、年份、性别分类、观测值等，用于劳动力市场分析和时间序列预测。This dataset contains inactivity rate data for 26 Asian countries from 2014 to 2025, based on the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, disaggregated by sex and age. It includes 1,410 observations covering one key indicator EIP_5WAP_SEX_AGE_RT, which represents the inactivity rate by sex and age (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asian countries, with fields such as country codes, year, sex classification, observed values, etc., for labor market analysis and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Asia团队基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库重新打包而成。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，指标代码为EIP_5WAP_SEX_AGE_RT，代表按性别和年龄划分的劳动力非参与率（第19届国际劳工统计学家会议定义）。原始数据源自各国劳动力调查、家庭收入调查等官方统计，经ILO统计部门统一协调与标准化处理。构建时仅筛选亚洲地区（以ISO3国家代码为基准），涵盖2014至2025年间的1,410条观测记录，覆盖26个亚洲国家。数据集以Parquet格式存储，支持通过HuggingFace的load_dataset()快速加载，确保研究人员能够直接用于机器学习或时间序列分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库直接使用该数据集，调用load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-eip-5wap-sex-age-rt-inactivity-rate-by-sex-and-age-19th-icls')即可将数据加载为Pandas DataFrame以便进行后续探索。推荐将数据按国家过滤，例如筛选印度尼西亚（IDN）的数据，或按时间排序绘制单一指标的折线图以观察趋势。对于跨国家比较，可通过数据透视表功能将数据转换为以年份为行、国家为列的矩阵形式。由于数据包含性别与年龄等分解维度，用户可根据研究问题灵活切片，例如仅分析男性或特定年龄组的不参与率变化。

背景与挑战

背景概述

劳动参与率的性别与年龄维度的精准测度，长期以来是发展经济学与劳动统计学交叉领域的核心议题。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，通过其ILOSTAT数据库持续发布经第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）标准协调的劳动力市场指标。由Electric Sheep Asia于2025年重新打包发布的asia-ilo-eip-5wap-sex-age-rt-inactivity-rate-by-sex-and-age-19th-icls数据集，聚焦亚太地区26个国家2014至2025年间的不在业率数据，包含1410条观测值。该数据集通过整合各国劳动力调查微观数据，为研究亚洲地区结构性失业、隐性劳动闲置与性别差异提供了标准化的量化基础，尤其服务于可持续发展目标（SDG）中体面工作的监测与评估，推动了跨国比较分析的可行性与可靠性。

当前挑战

该数据集所面对的挑战主要体现在三个方面。其一，领域核心问题在于如何精确捕捉不同于传统失业率的劳动闲置指标，特别是在非正规经济普遍且女性劳动参与率偏低的亚洲背景下，不活跃率的统计口径需要兼顾文化习俗与制度差异。其二，数据构建过程中面临跨来源数据协调的困难，各国劳动力调查的执行年份、问卷设计及季节性波动各异，ILO虽采用最优来源选择策略，但序列断点（break in series）与方法论修订标记仍需用户审慎处理。其三，地理覆盖的不均衡性构成显著挑战，新加坡与日本等发达国家观测值逾百条，而柬埔寨、蒙古等国样本稀疏，导致面板数据缺失可能引发推论偏差，要求研究者采用稳健的估计技术以应对非平衡面板结构。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇处，该数据集被广泛用于构建亚洲各国分性别与年龄的非经济活动率（Inactivity Rate）基准模型。研究者可将其作为核心特征，联合其他社会经济指标进行面板数据分析，以揭示亚洲不同发展阶段经济体在劳动力市场吸纳能力上的结构性差异。例如，利用该数据可纵向追踪青年女性、成年男性等子群体在2014至2025年间退出劳动力市场的动态演化规律，或通过横向对比新加坡、日本、韩国等发达经济体与柬埔寨、蒙古等发展中国家的差异，识别非经济活动从生命周期的过渡驱动因素。

解决学术问题

该数据集精准回应了国际劳动统计学会（ICLS）第19届会议对劳动力利用不足测量标准化的迫切需求，填补了亚洲区域在‘其他劳动力利用不足指标’领域长期存在的高质量时空序列缺口。学术研究常面临的难题在于，缺乏统一口径的跨国可比微观数据来验证‘非经济活动率受社会保护覆盖度、教育回报率及家庭内部性别分工的交互影响’这一理论假设。借助ILOSTAT发布的权威数据，学者能够系统测度不同性别的年龄别非经济活动率随宏观经济周期波动的弹性变化，从而为解开‘亚洲劳动力市场极化现象——高技能参与率攀升与脆弱群体持续退出的悖论’提供计量基础，并推动劳动力市场制度设计的实证检验。

实际应用

该数据集的实际应用场景深入至国际发展机构与政策研究部门的决策支持系统。亚洲开发银行、国际劳工组织或各国劳动部可将其嵌入季度劳动力市场监测面板，通过观察非经济活动率的性别分化程度来预警社会排斥风险的累积趋势。例如，当某个国家（如约旦或沙特阿拉伯）特定年龄女性群体的非经济活动率在连续三年内超过阈值时，该系统可自动触发专项职业培训或育儿支持政策的干预评估流程。此外，跨国企业的人力资源战略规划部门也能利用该数据评估目标市场劳动者的潜在供给池规模，特别是在老龄化加速的东北亚经济体（如日本和韩国），测算青年与中年劳动力储备的释放空间。

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性别与年龄分层的劳动力不活跃率，依托国际劳工组织ILOSTAT的标准化统计框架，为劳动经济学与人口学研究提供了高颗粒度的时序数据。前沿方向包括利用该数据构建机器学习模型，预测后疫情时代亚洲劳动力市场的结构性恢复路径，并量化性别与代际差异对劳动参与率的影响。结合近期全球热议的‘安静辞职’与‘工作重塑’现象，该数据集能助力识别不同文化背景下劳动力退出的深层动因，其跨年度（2014-2025）覆盖也使其成为评估可持续发展目标（SDGs）中体面工作与经济增长指标的关键工具，尤其为政策制定者优化非正规就业与隐性失业的监测体系提供了实证基础。