electricsheepasia/asia-ilo-lai-wopl-noc-nb-registered-workplaces-that-could-be-selected-for-l

该数据集包含亚洲20个国家从2008年至2024年的劳动监察数据，共有170个观测值，涵盖1个独立指标（LAI_WOPL_NOC_NB，即可被选为劳动监察的注册工作场所数量）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化。数据集结构包括国家代码、国家名称、数据来源、指标、观测年份、观测值及其状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明和使用示例。This dataset contains 170 observations of labour inspection data across 20 Asia countries, spanning 2008–2024, covering 1 distinct indicator (LAI_WOPL_NOC_NB, Registered workplaces that could be selected for labour inspection). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered to Asia country codes, harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The schema includes columns such as country code, country name, data source, indicator, observation year, observed value, and status flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is published at annual frequency, with quality caveats and usage examples provided.

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，经由Electric Sheep Asia团队重新打包并发布。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，检索指标代码为LAI_WOPL_NOC_NB，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对采集自各国劳动力调查、行政记录等多源原始数据进行标准化整合，确保跨国家、跨年份数据的可比较性。数据集以Parquet格式存储，集成了HuggingFace Datasets接口，便于研究人员快速加载。

特点

本数据集涵盖2008年至2024年间20个亚洲国家的170条观测记录，聚焦于“可被选择用于劳动监察的注册工作场所”这一核心指标。数据以年度为时间粒度呈现，每一观测包含国家代码、指标名称与数值、数据来源、观测状态及注释等多维度信息，并通过ref_area、source、indicator等字段实现结构化存储。特别值得关注的是，数据集标注了观测值是否可靠等质量标识，并注明数据参考期和就业定义等上下文信息，为使用者评估数据质量提供了翔实依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset函数直接加载该数据集，并转换为Pandas DataFrame以便后续分析。推荐的操作流程包括：利用ref_area字段按单一国家过滤数据，即可获取该国劳动监察注册工作场所的时间序列；亦可针对LAI_WOPL_NOC_NB指标进行时序排序与可视化分析；进一步可通过pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，支持面板数据建模与跨区域比较。数据集兼容表格分类、回归及时间序列预测等多元分析任务，适用于劳动经济学与劳动监察相关的定量研究。

背景与挑战

背景概述

劳动监察是保障劳动者权益、确保工作场所遵守法律法规的关键机制，而系统化的监察数据则是评估各国劳动治理效能的基础。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其权威统计数据库ILOSTAT发布，由Electric Sheep Asia重新打包整理，聚焦亚洲地区。核心研究问题在于量化与追踪亚洲20个国家在2008至2024年间可被选为劳动监察对象的注册工作场所数量，以此揭示各国劳动监察覆盖的广度与变化趋势。该数据集包含170条观测值，覆盖土耳其、新加坡、马来西亚等国的年度记录，为比较劳动经济学、劳动法实施效能及可持续发展目标（SDG）中的体面劳动指标提供了弥足珍贵的实证素材，在劳动政策分析与跨国比较研究领域具有显著的推动作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，劳动监察数据的匮乏与不统一长期制约着对发展中国家劳动执法状况的客观评估。具体挑战包括：1) 各国劳动监察记录的标准不一，部分数据来源于劳工调查，部分来自行政记录，导致指标可比性受限，ILO需通过统一源标记（source.label）和最佳源选择机制来缓解此问题。2) 数据质量方面，观测值状态被标记为“不可靠”（obs_status: U）的情况存在，且同一国家在不同年份的数据来源可能变更，增加了时间序列分析中的噪声。3) 构建过程中，需从ILOSTAT REST API提取并根据亚洲ISO3代码筛选，确保数据的时效性与地理完整性，但部分小国（如文中提到的剩余5国）数据稀疏，代表性不足，且缺失月度或季度细分数据，限制了更精细化的动态研究。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共政策研究领域，该数据集为分析亚洲地区劳动监察覆盖的广度与动态演变提供了珍贵的时间序列面板数据。研究者可藉由20个亚洲国家2008至2024年间可被选定接受劳动监察的注册工作场所数量，评估各国劳动执法体系的制度效能、监察资源配置的均衡性，以及经济发展阶段与监察体系成熟度之间的关联。该数据尤其适用于构建国家间比较分析框架，探索劳动监察覆盖率的区域异质性，并揭示不同制度环境下监察可及性的演化轨迹。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作集中于面板数据计量分析的创新应用。其中，利用固定效应模型与工具变量法探究监察强度与劳动合规性的因果关系研究具有奠基意义。此外，部分学者通过构建多层混合效应模型，将国家层面的监察覆盖率与个体企业层面的劳动条件调查数据相结合，以揭示宏观政策干预传导至微观工作场所的内在机制。这些方法论探索进一步催生了关于劳动监察溢出效应与空间扩散效应的前沿文献。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚洲劳动监察领域，该数据集聚焦于可选作劳动监察的注册工作场所数量，为评估区域劳动执法覆盖广度提供了关键时序指标。当前前沿研究围绕国际劳工组织（ILO）倡导的体面劳动议程，结合亚洲经济体在2008至2024年间的劳动监察数据，探索监察资源分配与劳动者权益保护的动态关系。该数据集以国家层面年均观测值呈现，尤其关注土耳其、新加坡、马来西亚等国的监察体系效能，并关联到职业安全、非正规就业等热点议题。其意义在于填补亚洲区域劳动监察标准化数据的空白，支持多国比较分析与政策模拟，为推进SDG目标8（体面工作和经济增长）中的劳动执法指标提供实证基础。