electricsheepasia/asia-ilo-une-3wap-sex-age-geo-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的亚洲青年失业人口比例数据，具体指标为“青年失业人口比例按性别、年龄和城乡地区划分（%）”。数据涵盖31个亚洲国家，时间跨度为1970年至2025年，共有12,563个观测值。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分组（如15-29岁）、地区类型（如全国）、观测年份、观测值（百分比）以及数据质量标志（如不可靠）。数据以年度频率发布，并经过ILO harmonization处理，确保与国际劳工统计学家会议（ICLS）定义一致。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析亚洲青年失业趋势和模式。This dataset contains youth unemployment-to-population ratio data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Youth unemployment-to-population ratio by sex, age and rural / urban areas (%). It covers 31 Asian countries from 1970 to 2025, with 12,563 observations. The dataset includes detailed column structures such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), age groups (e.g., 15-29), area type (e.g., national), observation year, observed value (percentage), and data quality flags (e.g., unreliable). The data is published at an annual frequency and harmonized by ILO to align with International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, enabling analysis of youth unemployment trends and 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核心统计数据库，通过其REST API接口直接获取指标代码为UNE_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理过滤与筛选。数据在收集后，由Electric Sheep Asia团队进行重新封装与标准化处理，转化为便于机器学习的Parquet格式，确保每一行观测值均附有来源标识与元数据，以保障数据的可追溯性与透明度。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset函数一键加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码筛选特定区域的时间序列数据，或通过数据透视表构建国家×年份的矩阵面板。对于单一指标的时间序列可视化，可基于indicator列过滤后，直接绘制obs_value随时间的变化趋势，从而高效开展青年失业率的区域比较与长期动态研究。

背景与挑战

背景概述

青年失业问题一直是全球经济发展与社会稳定的核心议题，尤其在人口结构年轻、劳动力市场高度分化的亚洲地区，精准衡量青年就业状况对于制定有效的公共政策至关重要。ILOSTAT作为国际劳工组织（ILO）的旗舰统计数据库，自其成立以来便致力于提供全球范围最为权威、规范的劳动力统计指标。该数据集由Electric Sheep Asia于2025年重新整理发布，聚焦于亚洲31个国家自1970年至2025年间青年失业—人口比率的性别、年龄及城乡维度分解，共涵盖12,563条观测记录。其核心研究问题在于揭示亚洲各国青年劳动力市场的结构性差异与长期演变趋势，为发展经济学、劳动经济学及国际比较研究提供标准化、可复现的数据基础。凭借ILO在劳工统计领域数十年的专业积累与全球认可度，该数据集已成为分析亚洲青年就业挑战不可或缺的实证资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于，青年失业率这一传统指标往往无法充分反映劳动力市场的真实困境——青年因丧失信心而退出劳动力市场、从事非正规就业或处于教育—就业过渡期的状态常被忽视，失业—人口比率则能更精确地刻画青年未就业的普遍程度。亚洲各国经济发展水平、人口结构、数据采集能力与统计定义口径差异悬殊，致使跨国产出高质量、可比较的纵向数据极为困难。构建过程中，技术团队面临多重障碍：不同国家历年劳动力调查的问卷设计、抽样框架与分类标准不完全统一，需借助ICLS定义进行繁琐的归一化处理；原始API数据存在来源标记不一致、部分年份观测不可靠、序列因方法修订产生断裂等问题，大量数据需要人工校验与标记。此外，城乡分类与年龄组划分在各国的实践差异也增加了数据整合与跨地域比较的复杂程度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展经济学领域，该数据集最为经典的使用场景是构建多维度的青年失业率预测模型。研究者可借助其跨越1970至2025年的长时间序列观测值，覆盖31个亚洲国家，并按性别、年龄组及城乡区域进行细致分层，从而深入剖析亚洲青年劳动力市场的结构性变迁。数据集的年度频率特性使其特别适用于时间序列分析与面板数据回归，用以揭示青年失业率与宏观经济波动、教育政策调整及人口结构转型之间的动态关联。通过整合ILOSTAT统一规范的统计口径，学者能够进行跨国比较研究，识别各国青年就业促进政策的有效性与差异性。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲青年失业研究领域长期面临的数据碎片化与可比性不足的学术困境。传统上，亚洲各国劳动力调查在指标定义、调查方法与时间跨度上存在显著差异，难以支撑严谨的跨区域实证分析。该数据集依托国际劳工组织的标准化框架，统一了失业率统计口径，使研究者得以规避数据整合过程中的偏差与噪声。其核心价值在于为检验青年劳动力市场理论提供了坚实的数据基础，例如验证结构性失业假说、评估最低工资制度对青年就业的冲击效应，以及量化城镇化进程中城乡青年就业机会的非均衡分布，从而推动了该领域向更精准的计量分析范式转型。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构与亚洲各国政策制定者提供了量化决策支持工具。世界银行、亚洲开发银行等组织可据此监测可持续发展目标中关于体面劳动与经济增长的进展，识别青年失业率异常高企的国家或区域，从而定向调配技术援助与资金资源。各国劳动部门可利用数据集中的城乡与性别细分维度，评估现有就业促进项目是否有效覆盖了农村女性青年等脆弱群体，并据此优化职业技能培训课程与创业扶持政策的投放策略。此外，跨国企业的人力资源规划部门亦能借助该数据研判不同亚洲市场的青年劳动力供给态势，为区域布局与人才储备提供前瞻性参考。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲31国1970至2025年间青年失业与人口比率的性别、年龄及城乡细分，其前沿研究正紧密结合国际劳工组织（ILO）推动的体面劳动与可持续发展目标（SDG 8），助力学者利用时序分析与横向比较方法，揭示后疫情时代亚洲区域青年劳动力市场结构性变迁，并为政策制定者评估非正规就业、技能错配及数字经济冲击等热点问题提供量化基础。通过高粒度分类变量与多源融合体系，该数据集显著提升了区域劳动力统计的跨国可比性与机器学习就绪度，对推动亚洲青年就业预测模型及干预效果评估具有范式意义。