electricsheepasia/asia-ilo-cld-tpop-sex-age-stu-nb-child-population-by-sex-age-and-school-attendance

该数据集包含亚洲32个国家1996年至2025年期间按性别、年龄和上学情况划分的儿童人口统计数据，共计2273个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并筛选出亚洲国家数据。主要指标为CLD_TPOP_SEX_AGE_STU_NB，表示按性别、年龄和上学情况划分的儿童人口数量（以千计）。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、教育出勤情况分类、观测年份、观测值等字段。数据集可用于表格分类、表格回归和时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains 2,273 observations of child population data by sex, age and school attendance across 32 Asia countries, spanning from 1996 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered to Asia country codes. The main indicator is CLD_TPOP_SEX_AGE_STU_NB which represents child population by sex, age and school attendance in thousands. The schema includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, educational attendance classification, observation year, observed value, etc. The dataset is suitable for tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting 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）旗下的ILOSTAT数据库，经由Electric Sheep Asia团队重新封装后发布。原始数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取，特定指标代码为CLD_TPOP_SEX_AGE_STU_NB，并依据亚洲地区的ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等原始调查微观数据进行统一协调与处理，并在source.label字段中标注数据来源，以确保数据的可追溯性与规范性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数便捷加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame格式进行后续分析。典型应用包括：依据ref_area列筛选特定国家（如印度尼西亚IDN）的子集，或按时间序列对单一指标进行可视化排序。亦可利用pivot_table方法构建国家×年份的透视矩阵，以呈现区域儿童人口在时间维度上的分布格局。鉴于数据来源于权威国际组织并采用CC-BY-4.0许可，使用时需正确引用原始出处及重新封装机构。

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，经由Electric Sheep Asia于2025年重新封装并发布在HuggingFace平台。数据源自ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库，聚焦亚洲32个国家1996至2025年间按性别、年龄及就学状况划分的童工人口数据（单位：千人）。核心研究问题在于揭示亚洲地区童工现象的分布特征与演变趋势，为评估可持续发展目标（SDGs）中体面劳动指标的进展提供可量化依据。该数据集通过标准化接口整合多源调查微观数据，其覆盖时间跨度近三十年、地域涵盖南亚至中东的多元经济体，因而对劳动经济学、发展社会学及国际政策研究领域具有重要参考价值。

当前挑战

领域层面，数据集所解决的挑战在于精准量化童工这一敏感且隐蔽的社会问题——由于各国法律定义差异、非正规经济占比庞大及家庭隐瞒倾向，传统调查往往低估实际规模；而按年龄、性别与就学状况的分层统计则有助于识别脆弱群体，为针对性干预提供靶点。构建过程中，首要挑战是数据同质性：各国调查方法（如劳动力调查与多指标类集调查）、采样时间与质量控制参差不齐，ILO虽采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，但“最佳来源”选择机制可能引入系统性偏差。此外，部分观测值标记为“不可靠”（U），提示数据质量标注的透明度仍待完善；时间序列中因方法修订导致的断点（如I11:264注释）亦给纵向分析带来不连续性难题。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1996年至2025年间亚洲32个国家按性别、年龄及就学状况划分的儿童人口数据（单位：千），源自国际劳工组织ILOSTAT数据库。在学术研究中，它被广泛用于分析亚洲地区儿童劳动参与率与教育普及程度之间的动态关联，构建多维度面板数据模型以探究经济发展水平、性别平等政策与童工现象之间的非线性关系。研究者可利用其精细的分层结构（性别、年龄组、就学状态）进行交叉统计分析，识别出不同亚区域中童工问题的高风险群体特征。

解决学术问题

该数据集有效解决了长期困扰劳动经济学与发展研究领域的核心难题——即跨国家、跨时间维度的童工数据碎片化与不可比问题。通过ILO统一编纂的ICLS定义标准，它首次提供了亚洲区域高频率、可分解的官方统计指标，使学者得以实证检验'童工-教育替代假说'、量化最低就业年龄法规的实施效果，并揭示了童工现象在性别与代际间的传递机制。这些发现为修订国际劳工公约条款、优化发展援助资源配置提供了坚实的数据支撑。

实际应用

在实际政策制定层面，该数据集直接服务于亚洲各国劳工部门和教育机构的年度监测与战略规划。联合国可持续发展目标（SDG 8.7）中关于消除童工现象的进展评估，依赖于此类标准化数据来生成区域报告。非政府组织和世界银行利用其中的时间序列数据，设计针对性的社区干预项目，例如为失学儿童创办过渡教育中心。企业社会责任审核中，跨国公司也用它来评估供应链所在国的童工风险等级，从而制定合规的采购策略。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区按性别、年龄及就学状况划分的童工人口统计，为劳动力市场与儿童权益交叉领域的前沿研究提供了关键数据支撑。当前，学术界与政策制定者正借助此类精细化时序数据，深入剖析童工现象与教育普及、性别平等及可持续发展目标（SDG 8.7）之间的关联机制。结合ILO近年推动的全球童工监测行动，该数据集可支持机器学习模型预测区域童工风险演变趋势，并量化分析经济冲击、冲突或政策干预（如《亚洲及太平洋童工预防框架》）对童工规模的异质性影响。其覆盖1996至2025年的跨年度观测，为因果推断与长周期动态建模奠定了坚实基础，凸显了数据驱动的方法论在推动体面劳动与消除童工议程中的核心价值。