electricsheepasia/asia-ilo-pop-3wap-sex-geo-trs-nb-youth-working-age-population-by-sex-rural-urban-ar

该数据集包含亚洲17个国家从1999年至2025年的青年工作年龄人口数据，按性别、城乡地区和过渡阶段分类，以千为单位。数据集共有3542个观测值，涉及1个特定指标（POP_3WAP_SEX_GEO_TRS_NB），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过重新打包以支持机器学习应用。数据集结构包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、分类变量、观测年份、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains youth working-age population data for 17 Asian countries from 1999 to 2025, disaggregated by sex, rural/urban areas, and stages of transition, in thousands. It includes 3,542 observations and one specific indicator (POP_3WAP_SEX_GEO_TRS_NB), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged for machine learning readiness. The dataset schema comprises columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, classification variables, observation year, and observed values, suitable for tabular classification, 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）的ILOSTAT中央统计数据库，通过其REST API接口直接拉取指标POP_3WAP_SEX_GEO_TRS_NB的数据，并经Electric Sheep Asia团队筛选至17个亚洲国家（以ISO3代码为界）的观测记录。数据来源涵盖劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录，ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调处理，并将数据源信息标注在‘source.label’列中以供追溯。最终形成包含3542条观测、时间跨度覆盖1999年至2025年的标准化表格数据集。

特点

数据集聚焦于亚洲地区青年劳动年龄人口（Youth working-age population，单位：千人），按性别（男性、女性、总计）、城乡地域及过渡阶段进行多维度细分，仅包含一个核心指标，但通过丰富的分类变量（如‘classif1’和‘classif2’）实现细致的交叉分层。每个观测均附带来源标注、观测状态标志（如暂定、不可靠）及注释说明，便于用户进行数据质量评估。数据覆盖塞浦路斯、巴基斯坦、韩国、约旦等17个亚洲国家，各国数据量从45条到936条不等，时间序列长度各异，为跨国比较和纵向分析提供了坚实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，并利用pandas将训练集转换为DataFrame进行后续操作。可针对特定国家（如印尼）使用布尔索引过滤子集，或按指标排序后绘制时间序列图以观察趋势。支持透视表操作，以年份为行、国家为列构建国家×年矩阵，便于进行面板数据分析或回归建模。该数据集适用于表格分类、表格回归及时序预测等机器学习任务，为研究亚洲青年劳动力市场动态、评估性别差异及城乡分化提供了标准化、即用型的数据基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，经Electric Sheep Asia重新封装，聚焦亚洲17个国家1999至2025年间青年劳动年龄人口按性别、城乡和过渡阶段划分的统计指标。依托ILOSTAT这一全球领先的劳动力统计数据库，数据集整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源数据，旨在揭示亚洲地区青年人口结构在城镇化与就业转型进程中的动态演变。作为研究区域劳动力市场、性别平等与可持续发展目标的重要资源，它为社会经济学者和政策制定者提供了高颗粒度的时空序列数据，有力推动了亚洲人口与劳动经济领域的实证分析。

当前挑战

数据集面临的核心挑战在于应对多源数据整合中的异质性与质量控制问题。首先，不同国家调查方法、统计口径及时间频率的差异导致数据在跨可比性上存在局限，如部分观测值被标记为“不可靠”或存在方法论修订引发的序列断裂。其次，构建过程中需解决指标分类维度的稀疏性——性别、城乡等拆分类别仅在特定观测中有效，造成时间序列不连续。此外，来自17国的数据覆盖范围虽广，但国家间数据密度悬殊（如塞浦路斯936条观测值对比孟加拉国仅45条），加剧了区域分析的偏差风险。最后，年度频率的限定使得捕捉短期劳动力市场波动变得困难，限制了模型对突发经济冲击的响应能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了1999年至2025年间17个亚洲国家青年劳动年龄人口按性别、城乡区域及转型阶段划分的详细信息，核心用途在于支持劳动经济学与人口学领域的时空比较分析。研究者可借助该数据构建面板数据模型，考察亚洲各国青年劳动力供给的动态演变规律，或利用性别与城乡维度的分解特征，评估结构性因素对青年就业参与率的影响。此外，该数据集亦为时间序列预测提供了坚实基础，适用于构建自回归移动平均或状态空间模型，以预判未来青年劳动力规模的变化趋势，从而为政策制定者提供前瞻性的人口红利与劳动力缺口预警。

实际应用

在实际应用层面，该数据集能够为国际发展机构、国家劳动部门及非政府组织提供数据驱动的决策支撑。例如，联合国开发计划署可借助其中的城乡拆分数据，评估“一带一路”沿线亚洲国家农村青年劳动力转移的潜力与制约因素，从而优化技能培训项目的区域投放策略。各国劳动统计部门亦可利用该时间序列数据，监测青年人口结构变化对社会保障体系可持续性的冲击，并据此调整就业促进政策。此外，该数据经过清洗与标准化处理，可直接接入机器学习工作流，支持智能化的劳动力市场监测仪表盘开发，实现实时预警与政策模拟。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列具有影响力的衍生研究工作。其一，基于此数据集的时序性质，研究者可以构建针对亚洲青年劳动年龄人口的多变量预测模型，例如结合GDP增长率与教育投入指标，生成不同政策情景下的劳动力供给情景分析。其二，数据中丰富的离散化特征（如性别、城乡分类）为评估劳动经济学领域著名的“学校到工作过渡理论”提供了跨国的实证支撑，此类研究往往采用固定效应模型或工具变量法来识别因果关系。其三，该数据集被重新包装为机器学习友好的格式，促进了其在自动特征工程与元学习框架中的应用，成为区域劳动人口建模的标准化基准资源。