electricsheepasia/asia-ilo-emp-2wap-sex-age-rt-employment-to-population-ratio-by-sex-and-age-ilo

该数据集包含了亚洲49个国家从1991年至2027年的就业人口比率（按性别和年龄划分）的建模估计数据，总计16,236个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API直接获取并过滤至亚洲国家。数据集涵盖了1个主要指标（EMP_2WAP_SEX_AGE_RT），该指标表示就业人口比率，并按性别（总计、男性、女性）和年龄（15岁及以上）进行细分。数据模式包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、年份和观测值等列。数据为年度频率，经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，以支持机器学习和研究使用。This dataset contains 16,236 observations of employment-to-population ratio by sex and age for 49 Asia countries from 1991 to 2027, based on ILO modelled estimates. It is sourced from the ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Asian countries. The dataset includes one key indicator (EMP_2WAP_SEX_AGE_RT), disaggregated by sex (total, male, female) and age (15 and above). The schema comprises columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, year, and observed value. Data is annual and harmonized by ILO, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Repackaged by Electric Sheep Asia for machine learning and research use.

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数据库，通过其REST API直接拉取指标EMP_2WAP_SEX_AGE_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国调查微观数据进行协调与标准化处理，确保指标口径一致。原始数据经Electric Sheep Asia重新打包为Parquet格式，统一了列名与数据类型，方便机器学习工作流直接调用，同时保留source.label字段以便追溯数据源头。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一行代码加载数据，直接转为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括按国家代码筛选子集、按时间排序绘制单指标时间序列曲线，以及利用pivot_table构建国别×年份的面板数据矩阵。数据集支持分类、回归与时间序列预测任务，其整洁的列式结构便于进行性别差异分析、区域比较或构建动态面板模型。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库创建，并于2025年11月发布，后由Electric Sheep Asia在HuggingFace平台上重新打包整理。ILOSTAT作为全球劳动统计领域的权威数据源，长期致力于整合各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等信息，提供涵盖就业、失业、工资、工时等多元指标的标准化数据。该数据集聚焦亚洲地区49个国家的就业人口比率，按性别和年龄维度进行精细划分，时间跨度覆盖1991年至2027年，共包含16,236条观测记录。其核心研究问题在于揭示亚洲区域劳动力市场的结构性变迁，支持政策制定者与学者对就业趋势进行长时序分析与跨国比较，尤其为追踪可持续发展目标中体面工作的进展提供了关键数据基础。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：就业人口比率的跨国比较需克服各国统计口径、调查方法及劳动力定义的不一致性，ILOSTAT虽通过国际劳工统计学家会议标准进行调和，但数据源差异仍可能引入系统性偏差。在构建过程中，挑战主要源于多源数据整合的难度——ILO需从各国异构调查系统中提取数据，并处理年度频率与月度、季度数据的频率不匹配问题；同时，当同一国家与年份存在多个数据源时，需选择ILO认定的‘最佳来源’，这一决策过程可能影响结果的稳健性。此外，数据集的再打包过程中，Electric Sheep Asia需确保与原始API的精确对齐，并维护性别与年龄等分类维度的完整性，对数据清洗与格式标准化提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景在于对亚洲地区就业人口比率的时空演替进行细致入微的量化分析。凭借跨越1991至2027年、覆盖49个亚洲国家的16,236条观测记录，研究者能够基于性别与年龄的交叉分类维度，系统追踪劳动参与模式的长期变迁。尤为重要的是，该数据提供了国际劳工组织（ILO）经统一方法论校准后的模型估计值，这使得跨国比较成为可能，从而为理解亚洲不同经济体在就业结构转型中的差异与共性提供了坚实的数据基石。

解决学术问题

该数据集精准回应了劳动经济学与发展经济学中一系列悬而未决的学术问题。它解决了因各国统计标准与数据采集方法迥异而导致的跨国可比性难题，ILO的模型化估计为研究者提供了统一的分析标尺。基于此，学者得以深入剖析性别就业差距的动态演变轨迹，检验经济增长与就业弹性之间的非线性关系，并评估人口老龄化对劳动力供给的潜在冲击。这些工作的推进，极大地深化了学界对于亚洲劳动力市场结构性变革及其内在动因的规律性认识。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、国家智库及政策制定者提供了无可替代的决策支持工具。通过分析按性别与年龄细分的就业人口比率，决策者能够精准识别那些被整体就业率所掩盖的弱势群体——例如青年失业率高企或女性劳动参与率长期低迷的特定国家或地区。这些洞见可直接用于指导就业促进政策的设计、评估社会保障体系的覆盖效果，并为实现联合国可持续发展目标中关于体面工作的具体指标提供量化监测与战略优化依据。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚太地区就业人口比率的性别与年龄维度分解，结合ILO最新建模估算（2025年11月版），为劳动经济学前沿研究提供了跨越1991至2027年、覆盖49个亚洲国家的长时序面板数据。当前研究热点在于利用该数据集剖析后疫情时代亚洲劳动力市场的结构性复苏差异，特别是女性与青年群体在就业参与中的脆弱性及政策干预效应；同时，数据集所蕴含的预测区间（至2027年）为结合机器学习的时序预测模型（如Transformer-based架构）评价就业弹性与人口结构变迁的交互影响奠定了基准。其标准化架构与HuggingFace生态的兼容性，极大降低了跨学科研究者在劳动统计与国际发展议题上的数据获取壁垒，推动了从描述性分析向因果推断与情景仿真的跃迁。