electricsheepasia/asia-ilo-une-3une-sex-age-dsb-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-disability-statu

该数据集包含亚洲23个国家从1996年至2024年的青年失业数据，按性别、年龄和残疾状况分类（以千人为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖3298个观测值和1个独特指标。数据集提供了详细的列结构，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、残疾状况分类、观测年份、观测值、观测状态标志以及相关注释。数据以年度频率发布，并经过ILO的标准化处理，确保一致性和可追溯性。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的亚洲劳动力市场数据。This dataset contains youth unemployment data by sex, age and disability status (in thousands) for 23 Asia countries from 1996 to 2024. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with 3,298 observations and 1 distinct indicator. The dataset includes detailed column schema such as country codes, country names, data sources, indicator codes, sex disaggregation, age classification, disability status classification, observation year, observed values, observation status flags, and related notes. Data is published at annual frequency and harmonized by ILO for consistency and traceability. It is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, providing machine learning-ready labor market data for 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核心统计数据库，通过调用其REST API接口获取原始指标数据，并依据联合国地理分区标准筛选出亚洲23个经济体的相关记录。在数据整合过程中，ILOSTAT团队依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等微观数据进行协调统一，确保跨国家、跨时间维度的可比性。最终数据集以Parquet格式封装，由Electric Sheep Asia团队重新打包发布，旨在为亚洲区域劳动统计研究提供即用型机器学习就绪数据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用场景包括：按国家代码过滤特定经济体的青年失业时间序列，选取单一指标进行年度趋势可视化，或利用pivot_table构建以年份为行、国家为列的交叉矩阵，便于横向比较不同亚洲国家在特定维度下的失业率演变。数据集中已内置了性别、年龄和残疾状态等分类变量的标准化标签，支持即时的分组聚合与统计建模工作流。

背景与挑战

背景概述

青年失业问题作为衡量劳动力市场健康程度的核心指标，长期受到国际发展机构与学术界的密切关注。由国际劳工组织（ILO）于1996年至2024年间发布的亚洲青年失业数据集，经由Electric Sheep Asia重新整合后，涵盖23个亚洲国家、3298条观测记录，聚焦于按性别、年龄及残疾状况细分的青年失业人数（单位：千人）。该数据集依托ILOSTAT这一全球权威劳动统计数据库，基于各国劳动力调查等官方数据源构建，为研究亚洲地区青年就业脆弱性、残疾群体劳动参与障碍及性别不平等问题提供了标准化的跨时空比较基础，填补了细分维度下区域劳动统计的空白，对推动可持续发展目标中体面工作议程的量化评估具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集的构建与应用面临多重挑战。首先，青年失业问题本身具有高度复杂性，尤其在亚洲多元经济体中，非正规就业、隐性失业及季节性波动使得统计口径难以统一，而残疾群体的劳动参与更受社会歧视与数据采集工具差异的干扰，导致观测值的不确定性。其次，构建过程中面临数据同质化难题：来自23国的原始数据源涵盖劳动力调查、行政记录等多种类型，ILO虽通过国际劳工统计学家会议定义进行协调，但各国在残疾界定标准（如非标准定义标注列note_classif）与调查方法论上存在根本性差异，部分估计值被标记为不可靠或方法学修订后出现序列中断。此外，时间跨度近30年间的经济危机与人口结构变迁，进一步加剧了模型对长期趋势预测的稳健性挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于亚洲23个国家1996年至2024年间青年失业率的多维分层数据，涵盖性别、年龄组与残疾状态等关键维度。在劳动经济学与公共政策研究领域，研究者常将其用于构建面板数据模型，以揭示亚洲地区青年就业市场中存在的结构性不平等现象。通过时间序列与横截面数据的结合分析，可系统评估各国劳动力政策在促进包容性就业方面的成效，尤其关注残疾青年与女性群体在劳动力市场中的边缘化趋势。该数据集为跨文化比较研究提供了统一且标准化的测量基础。

解决学术问题

该数据集的核心学术贡献在于填补了亚洲区域青年失业问题中残障包容维度的数据空白。传统劳动统计往往忽略残疾状态对就业机会的交互影响，而该数据集的精细分层架构使研究者得以量化性别、年龄与残疾状态三重因素对青年失业率的联合效应。它支持对国际劳工组织体面劳动指标体系（SDG 8.5.2）的区域进展进行实证评估，便于检验劳动力市场歧视理论、人力资本理论以及制度影响理论在亚洲情境下的适用性，从而推动发展经济学与残障研究的交叉创新。

实际应用

在实际应用层面，该数据集的输出结果可为国家劳工部门与国际组织制定精准就业干预策略提供实证证据支持。基于性别与残疾状况的失业率细分数据，可辅助识别特定弱势群体在劳动力市场中的结构性困境，进而设计针对性的职业培训计划与就业补贴政策。非政府组织可借助该数据集监测残障青年的就业现状变迁，评估现有社会保障体系的有效性。此外，数据的时间跨度跨越亚洲金融危机、新冠疫情等重大经济冲击事件，为评估危机应对措施对青年就业的恢复效果提供了可靠的历史参照基准。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区青年失业率的多维细分研究，尤以性别、年龄及残疾状况为交叉分析视角，呼应了全球对包容性就业与可持续发展目标（SDG 8）日益增长的关注。结合ILOSTAT提供的1996至2024年间23个亚洲国家的面板数据，前沿研究正利用此类高粒度时间序列开展区域劳动力市场韧性和结构性不平等问题分析，特别是在疫情后就业复苏不平衡的背景下。当前热点在于借助机器学习模型挖掘残疾青年在正式经济中的融入障碍，量化政策干预效果，以及构建跨国产能比较框架，为国际劳工组织推进体面劳动议程提供了实证支撑。