electricsheepasia/asia-ilo-ear-inee-cur-nb-statutory-nominal-gross-monthly-minimum-wage-by-cu

该数据集包含亚洲44个国家1995年至2025年期间的法定名义月最低总收入（按货币计算）统计数据，共2,638个观测值，涵盖1个核心指标（EAR_INEE_CUR_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过ILOSTAT REST API获取并筛选亚洲国家数据。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、分类变量、观测年份、观测值等字段，记录了各国不同年份以当地货币计价的法定名义月最低总收入数值。数据经过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains 2,638 observations of statutory nominal gross monthly minimum wage by currency data across 44 Asia countries, spanning 1995–2025, covering 1 distinct indicator (EAR_INEE_CUR_NB). The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations central statistics database, retrieved via the ILOSTAT REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. The dataset includes fields such as country codes, country names, data sources, indicator codes, classification variables, observation years, and observed values, recording the statutory nominal gross monthly minimum wage in local currency for different years across countries. Data is harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting machine learning tasks.

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核心统计数据库，通过REST API直接提取指标代码为EAR_INEE_CUR_NB的原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出亚洲区域的44个经济体。数据经过ILOSTAT的标准化处理，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一整合，并在source.label字段中标注数据来源以保障可追溯性。最终由Electric Sheep Asia重新封装为适应机器学习工作流的Parquet格式，确保数据集的易用性与一致性。

特点

本数据集汇聚了1995年至2025年间亚洲44个国家的法定名义月最低工资总额数据，共计2638条观测记录。其核心特点在于跨时空的广度与粒度，覆盖了从中国、日本到阿富汗、东帝汶等多样化经济体，时间跨度长达三十年。数据以年度频率呈现，并包含观察值与详尽的分类变量（如货币类型），同时附有数据质量注释（如来源类型与参考周期），为研究者提供了高度透明且可追溯的劳动经济学分析基础。

使用方法

研究者可通过Hugging Face Datasets库的load_dataset()函数一键加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续操作。实用范例包括按国家代码（如IDN）筛选特定国家的时序数据，或针对单一指标（如EAR_INEE_CUR_NB）进行时间序列可视化。此外，借助pivot_table方法可便捷地将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国的面板数据分析或构建回归模型。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年整合发布，经Electric Sheep Asia团队重新封装，聚焦亚洲44个国家1995至2025年间法定名义月最低工资的货币计价观测数据，共计2638条记录。数据集源自ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库，旨在为区域劳动经济学研究提供标准化、可追溯的工资数据支撑。在亚洲经济体快速转型与劳动力市场政策频繁调整的背景下，该系统化的最低工资时间序列为比较制度分析、跨国不平等研究及劳工权益评估提供了关键实证基础，对政策制定者与学术研究者均具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于亚洲各国最低工资统计口径与货币单位的显著差异，以及长期面板数据的缺失与异质性。构建过程中面临多重困难：首先，各国数据来源不一，涵盖劳动力调查、行政记录与立法文件，需经ILO统一采用国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理；其次，不同国家数据频率与覆盖年份不均衡，如部分国家仅提供1999年后数据；此外，汇率波动与货币类型差异（本地货币单位）使得跨国横向比较需谨慎处理，数据集通过保留原始货币计值与来源标注以增强透明度，但跨国民用购买力对齐仍为后续分析之挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共政策研究领域，该数据集被广泛用于分析亚洲各国法定最低工资的长期演变趋势。研究者常将其作为面板数据，结合各国宏观经济指标，探讨最低工资制度对就业、收入分配及劳动力成本的影响。通过时间序列分析与跨国比较，能够揭示不同发展阶段国家在最低工资调整频率、幅度及其与通货膨胀、生产率增长之间的动态关系。该数据集覆盖长达三十年的年度观测值，为识别政策冲击的时滞效应与结构性变化提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效填补了亚洲区域法定最低工资标准化、可比较数据的空白，解决了以往研究中因各国统计口径不一、货币单位混乱而导致的跨国分析困难。学术上，它支持研究者检验最低工资对正规与非正规部门就业替代效应、贫困减少效果以及性别工资差距的调节作用。通过整合多源行政记录与调查数据，该数据集推动了关于最低工资制度在发展中国家实施效果的实证研究，为检验竞争性劳动力市场理论与效率工资假说提供了关键证据，深化了学界对劳动力市场规制后果的理解。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列学术工作，包括但不限于基于面板向量自回归（PVAR）模型考察最低工资对亚洲各国制造业竞争力的动态影响研究，以及利用断点回归设计（RDD）评估最低工资上调对低技能劳动者就业概率的因果效应。部分工作结合了机器学习方法，如使用梯度提升机预测最低工资调整概率，或通过聚类分析识别亚洲国家在最低工资政策执行模式上的异质性群体。此外，该数据还作为基准数据集被用于劳动经济学中元分析（meta-analysis）研究，系统整合了不同文献中关于最低工资效应的估计值分布，推动了该领域循证决策方法的完善。