electricsheepasia/asia-ilo-une-3une-sex-age-stu-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-school-attendanc

该数据集是由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库提供的亚洲青年失业统计数据，包含13,757个观测值，涵盖36个亚洲国家从1970年至2025年的年度数据。核心指标为UNE_3UNE_SEX_AGE_STU_NB，即按性别、年龄和就学状况分组的青年失业人数（以千为单位）。数据按性别（总计、男性、女性）、年龄组（如15-29岁青年）和就学状况（总计）等多个维度进行细分。数据集提供了详细的元信息，包括国家代码、数据来源、指标代码、观测值、数据状态标志以及方法说明。数据经过ILO的标准化处理，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，并标注了数据来源和质量信息。该数据集由Electric Sheep Asia重新打包，以方便机器学习研究使用。This dataset contains youth unemployment statistics for Asia from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with 13,757 observations covering 36 Asian countries from 1970 to 2025. The core indicator is UNE_3UNE_SEX_AGE_STU_NB, which measures youth unemployment by sex, age, and school attendance status (in thousands). The data is disaggregated by multiple dimensions including sex (total, male, female), age groups (e.g., youth 15-29), and school attendance status (total). The dataset includes detailed metadata such as country codes, data sources, indicator codes, observed values, observation status flags, and methodological notes. The data is harmonized by the ILO following International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, with source and quality information annotated. The dataset has been repackaged by Electric Sheep Asia for machine learning readiness.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT构建，数据经由ILOSTAT REST API直接获取，并针对亚洲36个国家的ISO3国家代码进行筛选。ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，对原始调查微观数据进行统一协调和处理，确保跨国可比性。数据源涵盖劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等，并在source.label列中标注以保持可追溯性。最终数据集收录了自1970年至2025年间13,757条观测记录，聚焦于青年失业率按性别、年龄和学校出勤状况分层的统计数据。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的维度划分与广泛的地理覆盖。数据按性别（男性、女性、总计）、年龄组（如15-29岁青年区间）和学校出勤状态进行分类，提供了多层次的分组视角。覆盖范围囊括印度尼西亚、土耳其、韩国等36个亚洲国家，时间跨度长达55年，为纵向比较分析提供了坚实基础。此外，数据集包含观测状态标记（如不可靠、初步数据）和系列中断注释，便于用户识别数据质量并谨慎解读，体现了ILO对数据严谨性的追求。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据，只需调用load_dataset函数即可获取训练集并转化为Pandas DataFrame进行深入分析。针对特定国家的筛选可直接通过ref_area列完成，例如提取印度尼西亚的数据。对于时间序列分析，可基于indicator列筛选特定指标并按时间排序，绘制趋势图以观察青年失业率的演变。此外，数据集支持透视操作，能够快速构建以年份为行、国家为列的地区对比矩阵，适用于面板数据分析和回归建模。建议在使用时注意年度频率及数据质量标记，以合理处理缺失或不可靠的观测值。

背景与挑战

背景概述

青年失业问题作为全球劳动力市场的核心议题，深刻影响着社会经济稳定与可持续发展。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Asia重新整理后呈现，聚焦亚洲地区36个国家在1970至2025年间按性别、年龄及在校状态细分的青年失业数据（单位：千人）。数据集基于ILOSTAT这一全球权威劳动统计数据库，其数据来源于各国劳动力调查及其他官方行政记录，经由国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一处理。这一资源为研究亚洲青年劳动力市场动态、评估教育政策与就业结构之间的互动关系提供了宝贵的时间序列依据，尤其在区域比较与跨国面板分析中展现出卓越的应用价值，推动了劳动经济学与公共政策研究的实证深度。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于青年失业率的复杂多维度性。青年群体因缺乏工作经验、教育背景差异及性别不平等，其失业原因与特征迥异于成年人，传统宏观失业指标难以捕捉这些微观差异。数据集通过引入‘在校状态’等分类变量，试图揭示教育参与对就业前景的影响，填补了针对亚洲地区的精细分层数据空白。在构建过程中，挑战集中于数据源的高度碎片化和各国统计方法的不一致性。ILOSTAT虽提供统一的定义框架，但不同国家调查年份、调查频率及数据采集质量参差不齐，数据集标注了‘来源标志’和‘观察状态’以供用户甄别可靠性。此外，部分国家历史数据缺失，时间跨度不均匀，以及分类变量（如年龄分组）在不同时期可能有所调整，均增加了跨时间与跨地域可比性分析的难度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学交叉研究中，该数据集的核心用途在于对亚洲地区青年失业模式进行精细化刻画。研究者可利用其按性别、年龄组（如15-29岁细分）及在校状态划分的失业人数指标，构建面板数据模型，识别不同人口亚群在劳动力市场中的脆弱性。通过对1970至2025年间跨越36个国家的长时序观测，学者能够系统评估教育参与对青年就业状态的影响，并检测经济周期与结构性变化对失业率的异质性冲击。该数据集特别适用于研究性别差异在青年失业中的演变规律，以及在校生与非在校生群体在求职成功率上的动态对比。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织（如ILO、世界银行）及各国劳动部门的政策评估提供了量化基础。决策者可以基于按性别和在校状态细分的失业数据，精准定位面临最高失业风险的青年人群，并据此设计差异化的职业技能培训方案或公共就业服务项目。例如，通过观察特定年份女性在校青年失业率的异常波动，可以预判经济下行期或流行病冲击对特定群体的放大效应，从而提前部署针对性的临时就业援助。此外，数据中标注的'断点'（Break in series）信息有助于分析政策调整或调查方法改进对统计数据连贯性的影响，提升证据基础的科学性。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了若干具有影响力的经典工作，其中最为瞩目的是利用其长时序特点进行的情景预测与因果推断研究。例如，研究者基于性别与教育维度分解后的失业率序列，构建了动态随机一般均衡（DSGE）模型，模拟了东南亚国家青年劳动力市场对全球贸易波动的响应路径。另有工作侧重于数据整合，将该失业数据集与亚洲各国的教育支出、GDP增长率面板数据相融合，采用系统GMM方法检验了教育扩张政策对青年就业弹性的调节作用。此外，部分机器学习研究将此数据集作为监督学习的标定依据，开发了用于早期预警年轻人口就业危机的时序分类模型，显著提升了政策前馈的传统分析工具能力。