electricsheepasia/asia-ilo-une-2une-sex-age-nb-unemployment-by-sex-and-age-ilo-modelled-estimates

该数据集包含按性别和年龄划分的失业数据（国际劳工组织模拟估计，2025年11月，单位：千），涵盖49个亚洲国家，时间跨度为1991年至2027年，共16,236个观测值，用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据来源于国际劳工组织的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标、性别分类、年龄分类、年份和观测值等列，支持按性别（总计、男性、女性）和年龄细分进行分析。This dataset contains unemployment data by sex and age (ILO modelled estimates, Nov. 2025, in thousands) across 49 Asia countries, spanning 1991 to 2027, with 16,236 observations, intended for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. It is sourced from the ILOs ILOSTAT database, retrieved via API and normalized, including columns such as country code, country name, data source, indicator, sex classification, age classification, year, and observed value, supporting analysis disaggregated by sex (total, male, female) and age.

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）的ILOSTAT数据库构建，通过REST API直接提取指标代码为“UNE_2UNE_SEX_AGE_NB”的失业数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出49个亚洲国家的观测值。数据源涵盖各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录，ILO统计部门依据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协调与标准化处理，确保跨国可比性。每个观测值均标注了来源编码，供用户追溯数据原始出处。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库调用load_dataset()函数一步载入数据，并利用to_pandas()方法将其转换为Pandas DataFrame以便进行下游分析。典型应用包括筛选特定国家的时间序列、按指标排序后绘制折线图，或通过透视表构建国家×年份的矩阵，非常适合面板计量回归或跨国产出缺口比较等建模任务。数据集采用CC-BY-4.0许可协议，使用时应同时引用ILO原始数据源及Electric Sheep Asia的重打包版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，经Electric Sheep Asia重新打包并发布于HuggingFace平台，旨在系统整合亚洲49个国家1991年至2027年间按性别和年龄分层的失业率数据。作为ILOSTAT数据库的核心组成部分，该数据集依托国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查等原始微观数据进行规范化处理，填补了亚洲区域在长期失业趋势建模中的关键数据空白。其包含16,236条观测记录，覆盖唯一的失业指标（UNE_2UNE_SEX_AGE_NB），为研究亚洲劳动力市场动态、性别差异及代际变迁提供了权威的时序面板数据，对经济学、社会学及公共政策领域具有重要实证价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战源于领域问题的复杂性与构建过程的独特困难。在领域层面，亚洲各国因经济发展阶段、劳动力市场制度及数据采集能力的巨大差异，导致失业率统计口径标准化成为难题——部分国家依赖定期劳动力调查，而另一些国家则主要依靠行政记录或模型估算，这种异质性可能造成跨国比较的偏误。构建过程中，ILO需从不同来源（如国家统计机构、国际组织）整合数据，并通过‘最佳来源’原则进行冲突消解，但这一过程难以完全消除因调查方法、季节性调整或模型假设差异带来的时序不一致性。此外，数据标注中‘调整性’状态标记（如obs_status为A）的存在，暗示部分数值已进行人为修正，这要求用户在使用时审慎评估数据质量及其对分析结论的潜在影响。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究领域，该数据集被广泛用于分析亚洲49国按性别与年龄分层的失业率长期演变轨迹。研究者可借助其1991年至2027年的面板结构，构建时序回归模型或固定效应面板模型，考察经济周期、产业结构转型与劳动力市场弹性的动态关联。基于ILO标准化定义的失业统计指标，为跨国比较提供了统一的量化基准，尤其适合探讨发展中国家青年失业率波动的结构性因素，或通过性别维度揭示劳动力参与率的隐性差异。

解决学术问题

该数据集有效填补了亚洲发展中国家高频率、长时序失业统计数据的空白，解决了传统数据因来源分散、定义不一致而难以进行比较分析的困境。学术研究中，它常被用于检验劳动力市场制度与失业率非线性关系的理论假设，例如最低工资政策对青年女性就业的异质性影响。其意义在于为劳动经济学、发展经济学与人口学交叉领域提供了可靠的数据基础，推动了对亚洲劳动力市场脆弱性与韧性的系统性理解，并为SDG体面劳动目标的监测提供了实证支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织与政策制定机构提供了亚洲区域失业态势的量化依据，可用于编制《世界就业与社会展望》区域报告或调整技术援助项目的优先领域。政府统计部门可借助其ILO标准化框架校准本国劳动力调查方法，企业人力资源部门则能根据性别年龄层的失业趋势规划亚洲市场的招聘策略与人才储备。此外，非营利组织可据此评估青年女性就业援助项目的成效，推动精准就业干预措施的落地。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚太地区按性别与年龄分层失业率的动态演变与模型估算，前沿研究日益结合时序预测与因果推断，以揭示劳动力市场结构性变迁与全球化冲击的非对称影响。基于ILOSTAT 1991至2027年的长跨度数据，研究者可构建多国面板回归与深度学习模型，剖析贸易摩擦、技术替代及疫情复苏期对青年与女性就业的差异化作用。其标准化的人口学与社会经济维度，为验证自动化与不平等理论假说提供了量化基础，进而赋能区域发展政策的精准评估与前瞻性设计。