electricsheepasia/asia-ilo-inj-fatl-sex-mig-nb-cases-of-fatal-occupational-injury-by-sex-and-migr

该数据集包含1,493个观测值，涉及32个亚洲国家，时间跨度为1971年至2024年，专注于INJ_FATL_SEX_MIG_NB指标，即按性别和移民状况分类的致命职业伤害案例数。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，这是一个全球劳动统计的主要来源，涵盖就业、失业、工资、工作时间、童工、非正规经济、社会保护、职业伤害等多个领域。数据集通过ILOSTAT REST API直接提取，并过滤为亚洲国家的ISO3代码。ILOSTAT使用国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微数据进行协调，数据来源在source.label列中标记以追溯。数据集包括列如国家代码、国家名称、来源代码、指标代码、性别分类、时间年份、观测值等，提供年度频率数据。数据质量方面，当同一国家×年份有多个来源时，使用ILO选择的最佳来源，且分类列仅在指标发布该细分时非空。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，主要用于分析和研究亚洲地区的职业伤害趋势。This dataset contains 1,493 observations across 32 Asia countries, spanning from 1971 to 2024, focusing on the indicator INJ_FATL_SEX_MIG_NB, which represents cases of fatal occupational injury by sex and migrant status. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, a leading global source for labour statistics covering areas such as employment, unemployment, wages, working time, child labour, informal economy, social protection, and occupational injuries. Data is pulled directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. ILOSTAT harmonises raw survey microdata using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, with sources flagged in the source.label column for traceability. The dataset includes columns such as country code, country name, source code, indicator code, sex disaggregation, time year, observed value, and more, providing annual frequency data. In terms of data quality, when multiple sources exist for the same country×year, the ILO-selected best source is used, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, primarily for analyzing occupational injury trends 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统计数据库，通过REST API接口直接提取指标INJ_FATL_SEX_MIG_NB的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。原始数据基于各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多元来源，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调统一。数据集最终由Electric Sheep Asia重新打包，以Parquet格式发布，确保机器学习就绪的标准化结构。

特点

该数据集收录了1971年至2024年间亚洲32个国家的1,493条观测记录，聚焦于按性别和移民身份分层的致命职业伤害案例数。数据涵盖一个核心指标，并提供性别（总、男性、女性）和移民身份等细分维度。每条记录包含国家代码、数据来源、观测值及状态标记，同时附有详细的注释列以说明指标定义、就业覆盖范围等元信息，支持用户进行精细化的溯源与质量评估。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库直接加载该数据集：`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-inj-fatl-sex-mig-nb-cases-of-fatal-occupational-injury-by-sex-and-migr")`，返回的DataFrame格式便于后续处理。支持按国家代码过滤单个国家的时间序列，亦可按指标排序后绘制观测值随时间变化的趋势图。用户还能利用pivot_table函数将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，以便进行跨国的横向比较或面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）创建，经Electric Sheep Asia于2024年整理重发布，聚焦亚洲地区1971至2024年间因职业伤害导致的致命性事故案例。其核心研究问题在于揭示不同性别与移民身份下职业伤害死亡率的分布格局，为劳动安全政策制定与社会保障体系优化提供实证依据。依托ILOSTAT数据库这一全球劳动统计的权威来源，该数据集整合了32个亚洲国家的1493条观测记录，涵盖劳动调查、行政记录等多源数据，经国际劳工统计学家会议定义统一标准化。作为区域职业伤害研究的稀缺资源，它在劳动力市场、公共卫生及发展经济学领域弥足珍贵，为跨文化比较与时间序列分析提供了坚实基础。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题上，职业伤害致死率在亚洲常因各国统计口径不一、数据报告不规范而难以准确度量。移民工人往往处于非正规就业或监管盲区，其伤害案例的漏报率远高于本地劳动者，性别维度上的数据差异亦反映了劳动保护不均等的社会结构问题。在构建过程中，挑战来自多源数据的整合与清洗：ILOSTAT虽然提供了‘最佳来源’选择机制，但不同国家数据的时间跨度参差不齐（如韩国1977-2023年，缅甸仅1993-2019年），部分年份数据缺失或标注为‘暂定’或‘不可靠’，给时间序列的完整性与一致性带来考验。此外，人口流动与政策变化导致的分类标准变动，也增加了纵向比较的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了亚洲32个国家在1971年至2024年间因职业伤害导致的致命事故案例，按性别和移民身份进行细致分层。其经典使用场景在于构建时间序列预测模型与面板数据分析，研究者可借此剖析区域间职业安全风险的演变规律，识别高危行业与脆弱群体，从而为制定精准的工伤预防政策提供实证基础。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项经典工作，包括基于贝叶斯层次模型估计亚洲地区职业致死率缺失值的填补研究，以及利用差异中差异法评估移民政策收紧对工伤事故影响的因果推断工作。此外，有学者将其与ILOSTAT其他劳动力统计指标整合，构建了亚洲职业安全与经济发展阶段的联合演化模型，推动了计量经济学在劳动保护领域的范式拓展。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球职业安全与健康议题持续升温的背景下，该数据集聚焦于亚洲地区因职业伤害导致的死亡案例，并首次系统性地纳入性别与移民身份的双重维度进行解构。当前研究前沿正借助此类细分数据，深入剖析跨国劳动力流动中弱势群体的职业风险暴露机制，尤其是在非正规经济盛行与劳动保护制度参差不齐的亚洲语境下，移民工人因文化壁垒、法律地位边缘化等因素所面临的系统性安全隐患。该数据集长达半个世纪的跨年度观测（1971–2024）为纵向追踪职业安全政策演变、评估国际劳工组织（ILO）框架下各国工伤预防成效提供了稀缺的量化实证，亦为构建预测模型以预警高危行业与脆弱人群的工伤风险奠定了数据基石。