electricsheepasia/asia-ilo-emp-stem-sex-eco-nb-employment-in-stem-occupations-by-sex-and-economic

这是一个关于亚洲国家STEM职业就业的表格数据集，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集包含18,156个观测值，覆盖32个亚洲国家，时间跨度为2000年至2025年。核心指标为“按性别和经济活动分类的STEM职业就业人数（千）”，数据按性别（总计、男性、女性）和经济活动分类进行细分。数据集采用标准化表格格式，包含国家代码、年份、观测值、数据来源和质量标志等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO harmonization处理，确保跨国家可比性，并由Electric Sheep Asia重新打包为机器学习就绪格式。This is a tabular dataset on employment in STEM occupations in Asian countries, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It contains 18,156 observations covering 32 Asian countries from 2000 to 2025. The core indicator is Employment in STEM occupations by sex and economic activity (thousands), disaggregated by sex (total, male, female) and economic activity. The dataset is in a standardized tabular format with columns for country codes, year, observed values, data sources, and quality flags, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Data is harmonized by ILO for cross-country comparability and repackaged by Electric Sheep Asia into a machine-learning-ready format.

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REST API直接调用指标为EMP_STEM_SEX_ECO_NB的数据，并依据ISO3国家代码过滤出亚洲地区的观测值。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对国家原始调查微观数据进行协调处理，来源信息在source.label列中得以保留，确保了数据的可追溯性。最终生成的表格型数据集包含18,156条观测记录，覆盖32个亚洲国家，时间跨度从2000年至2025年，由Electric Sheep Asia重新打包并发布。

特点

数据集聚焦于STEM领域就业人数，按性别和经济活动进行细致分类，包含sex（总、男、女）和classif1（经济活动汇总）等维度。每个观测值附有obs_status标识数据可靠性，note系列字段则记录了数据中断或方法修订等质量说明。其独特价值在于提供亚洲范围内跨国家、跨年度的标准化面板数据，且来源多为各国劳动力调查，数据权威性高。所有数据以统一模式存储，便于直接进行时间序列分析与跨国对比。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，代码为load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-emp-stem-sex-eco-nb-employment-in-stem-occupations-by-sex-and-economic')。加载后可将数据转换为Pandas DataFrame进行灵活操作，例如依据ref_area字段过滤特定国家数据，或按indicator筛选并排序形成时间序列用于可视化。数据集还支持透视表操作，以构建国家-年份矩阵，从而便捷地开展跨区域的STEM就业趋势分析。

背景与挑战

背景概述

STEM（科学、技术、工程与数学）领域的人才储备是衡量区域创新能力和经济竞争力的关键指标，尤其在快速工业化的亚洲地区，性别与经济活动的交叉分析对制定包容性劳工政策至关重要。该数据集由国际劳工组织（ILO）基于其核心统计数据库ILOSTAT编制，由Electric Sheep Asia于2025年重新打包发布，聚焦亚洲32国2000至2025年间STEM职业的就业数据，包含18,156条观测记录。数据集以“就业人数（千）”为单位，按性别与经济活动分类，旨在揭示技术密集型行业中劳动力结构的动态演变及其性别差异。作为ILOSTAT亚太地区专项子集，该数据为跨国家、跨时段的比较研究提供了统一基准，支持从劳动经济学到可持续发展目标（SDG）的元数据挖掘，是解析亚洲STEM劳动力市场演进脉络的核心资源。

当前挑战

数据集的构建与使用面临多重挑战：首先，亚洲各国经济发展水平悬殊，部分国家缺乏长期、持续的劳动力调查体系，导致早期年份数据稀疏或存在方法论断裂（如列中标识的“methodology revised”），影响时间序列的连贯性与可比性。其次，ILOSTAT原始数据源自多样来源（如劳动力调查、行政记录），尽管采用ICLS定义进行统一，但各国统计口径与调查周期的差异依然存在，使得跨国家聚合分析需谨慎处理观测值标记（如“不可靠”标识）与来源偏倚。此外，数据仅提供年度频率，缺少更高时间粒度的信息，难以捕捉季节性冲击或短期政策效应；同时，STEM职业的界定标准因国而异，可能导致隐含的测量误差。这些挑战要求研究者在应用前进行系统的数据审查与质量评估。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了亚洲32个国家、2000年至2025年间与STEM领域就业相关的18,156条观测记录，按照性别和经济活动进行精细分组。研究者常将其应用于纵向时间序列分析、面板数据回归以及分类预测任务中，用以探究亚洲各国STEM劳动力市场的演变趋势、性别差异与产业结构关联。数据集的标准化结构和多维度标签使其尤为适合构建跨国的比较研究框架，支持从宏观层面追踪区域内STEM人才流动、政策干预效果评估及经济转型对高技能劳动力需求的影响。

解决学术问题

该数据集有效填补了亚洲区域STEM就业长期、可比性数据的空白，解决了以往研究中因数据碎片化、统计口径不一而难以开展跨国、跨时段系统性分析的问题。学术界可借此深入探讨性别平等在科技职业中的实现程度、经济活动类型如何塑造STEM就业结构、以及发展水平与创新能力之间的复杂关系。这些研究对于揭示亚洲经济崛起的劳动基础、评估可持续发展目标中体面工作指标的执行进展具有关键意义，为劳动经济学、性别研究和创新政策领域提供了坚实的数据支撑。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已发展出多项经典扩展工作，包括构建亚洲STEM就业预测模型以预估未来人力资本缺口、利用性别维度进行公平性评估并揭示隐性职业壁垒、以及将其与经济发展（如GDP、研发投入）和教育产出数据融合，开展多变量因果推断研究。相关成果广泛应用于国际劳工组织（ILO）的年度劳动报告、世界银行的知识经济指数分析，以及各类学术论文中关于亚洲经济转型与性别平等的实证章节，形成了从数据清洗、特征工程到计量建模的完整研究范式。