electricsheepasia/asia-ilo-luu-xlu3-sex-edu-rt-combined-rate-of-unemployment-and-potential-labour

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的统计数据，主题为其他劳动力未充分利用指标，具体关注按性别和教育分组的失业率和潜在劳动力综合率（LU3）（%）这一指标。数据集覆盖33个亚洲国家，时间跨度为1999年至2025年，共包含8460个观测值。数据以表格形式组织，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、性别分类、教育分类、观测年份、观测值、观测状态等列。数据经过ILO的标准化处理，基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，并筛选了亚洲地区的数据。数据集可用于表格分类、回归或时间序列预测等机器学习任务，适用于劳动力市场分析和经济研究。This dataset contains statistical data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on Other measures of labour underutilization, specifically the indicator Combined rate of unemployment and potential labour force (LU3) by sex and education (%). It covers 33 Asian countries from 1999 to 2025, with 8,460 observations. The data is structured in tabular format, including columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, sex disaggregation, education classification, observation year, observed value, and observation status. The data is harmonized by ILO based on International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and filtered for Asia. It is suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, or time-series forecasting, and can be used for labor market analysis and economic research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API提取特定指标LUU_XLU3_SEX_EDU_RT，并依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出亚洲33国的数据。数据涵盖1999至2025年，共8460条观测值，每条记录均包含国家、性别、教育水平、时间及观测值等字段，并附有来源与注释标签以确保可追溯性。数据整合了各国劳动力调查等来源，经ILO统一标准处理，形成结构化的表格数据，便于直接用于分析。

特点

该数据集聚焦于亚洲地区劳动力利用不足的综合指标，即失业与潜在劳动力合计比率（LU3），按性别和教育水平细分，提供多维度的粒度视角。其特点在于时间跨度长、覆盖国家广，且每一观测值附有详细元数据，如数据来源、观测状态及注释，便于用户评估数据质量。此外，数据集的维度设计（如性别、教育分类）支持灵活的分组分析与趋势研究，为区域劳动力市场比较提供了坚实的数据基础。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据，例如使用load_dataset()函数，并将其转换为Pandas DataFrame以进行后续处理。数据处理上，可按国家、性别或教育水平筛选子集，或按时间序列排序以绘制趋势图。对于跨国家比较，可构造以时间和国家为轴心的透视表，便于观察各国LU3指标的演变。数据集接口友好，适用于分类、回归及时间序列预测等任务，满足劳动经济学研究与政策分析的需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）编纂，经Electric Sheep Asia于2025年重新整理发布，聚焦亚洲地区劳动力利用不足的综合指标——失业与潜在劳动力合计比率（LU3），按性别与教育程度分层，覆盖33个亚洲国家，时间跨度自1999年至2025年，共8460条观测记录。作为ILOSTAT数据库的核心组成部分，该数据集依托各国劳动力调查及行政记录，通过国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一协调，旨在精准刻画亚洲劳动力市场的结构性特征。其发布为区域劳动力政策制定、跨国比较研究及劳动力市场监测提供了标准化、高颗粒度的数据基础，对推动亚洲发展经济学与劳动社会学实证研究具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战体现在领域问题与构建过程双重维度。领域层面，亚洲各国劳动力统计口径不一，教育分类与性别分层差异显著，导致LU3指标的跨国可比性受限；部分国家数据稀疏或时间不连续，难以支撑稳健的时序分析与预测建模。构建层面，原始数据需从ILOSTAT REST API提取并精细过滤，涉及多源数据整合、异常值标记及缺失值处理；此外，教育分类的非标准层级需依据ILO定义进行映射与标准化，而数据质量标注（如不可靠观测）在存储与检索中易被忽略，增加了数据清洗与解释的复杂度。这些挑战要求使用者具备专业知识，以审慎处理数据异质性与潜在偏差，确保分析结论的可靠性。

常用场景

经典使用场景

该数据集以LU3综合失业率与潜在劳动力比率为核心指标，覆盖1999至2025年间亚洲33个国家的年度观测值，并按性别与教育程度进行精细分层。其经典使用场景集中于劳动经济学中的面板数据分析，研究者可基于此开展跨国比较研究，剖析亚洲各国劳动力市场在时间维度上的动态演变。借助时间序列建模与回归分析，学者能够深入探究教育水平与性别差异如何作用于劳动力未充分利用现象，从而揭示结构性失业的内在机理。该数据集为验证劳动力市场理论和评估政策干预效果提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为政策制定者、国际组织及社会研究者提供了关键的决策支持工具。政府劳工部门可利用其中细致的性别与教育分组指标，精准识别劳动力市场中的脆弱群体，进而制定针对性的技能培训计划与就业促进政策。国际机构如国际劳工组织可据此监控亚洲区域可持续发展目标中体面工作的实现进展，评估各国劳动力市场政策的效果。此外，数据对教育与就业关联性的揭示，也为教育规划者调整学科设置与招生规模提供了实证依据，助力人力资本配置优化。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的相关工作主要集中在构建劳动经济学预测模型与开发可视化分析平台。研究者常利用其时间序列结构训练机器学习模型，以预测未来劳动力市场趋势，并识别影响失业与潜在劳动力比率的关键因素。同时，数据集的规范化架构也为开发宏观经济仪表盘或区域劳动力市场监测系统提供了基础数据层，便于实现多维度动态交互分析。这些衍生工作不仅提升了原始数据的可访问性与利用效率，也推动了数据驱动型决策在劳动政策领域的广泛应用。