electricsheepasia/asia-ilo-emp-3wap-sex-age-stu-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an

该数据集名为Youth employment-to-population ratio by sex, age and school attendance status (%) | Asia (ILOSTAT)，是一个关于亚洲青年就业人口比的表格数据集。它包含15,292个观测值，覆盖36个亚洲国家，时间跨度为1970年至2025年，涉及1个核心指标：EMP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT，即青年就业人口比按性别、年龄和就学状态划分（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过过滤以仅包含亚洲国家。数据集提供了详细的分类维度，包括性别（总计、男性、女性、其他）、年龄组和就学状态，以及观察值、状态标志和注释列。数据以年度频率发布，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，采用cc-by-4.0许可证，旨在为亚洲提供统一的机器学习就绪数据层。The dataset is titled Youth employment-to-population ratio by sex, age and school attendance status (%) | Asia (ILOSTAT). It contains 15,292 observations across 36 Asia countries, spanning from 1970 to 2025, and covers 1 distinct indicator: EMP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT, which represents the youth employment-to-population ratio disaggregated by sex, age, and school attendance status (%). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via the REST API and filtered to include only Asian countries. It includes disaggregation dimensions such as sex (total, male, female, other), age bands, and educational attendance, along with observation values, status flags, and notes. The data is published at an annual frequency and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Repackaged by Electric Sheep Asia under the cc-by-4.0 license, it aims to provide a unified, ML-ready data layer for Asia.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的中央统计数据库ILOSTAT，通过其REST API直接获取指标EMP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT的数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行筛选。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调处理，数据来源在source.label列中清晰标注以确保可追溯性。Electric Sheep Asia团队进一步将原始数据重新打包为Parquet格式，统一架构并标准化，最终在HuggingFace平台上发布，旨在为亚洲地区劳动力统计研究提供机器学习就绪的数据层。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载该数据集，仅需一行代码即可获取包含15,292条完整记录的DataFrame。推荐的使用流程包括：首先按国家代码过滤以聚焦特定地区，随后针对单一指标进行时间序列分析，利用观测值列和时间列绘制趋势图。研究者亦可构建国家×年份的透视矩阵，将长格式数据转换为宽格式，便于进行跨国比较或面板数据回归分析。所有列均采用标准化命名，支持直接导出为常见数据分析格式，降低使用门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库于2025年整理并发布，经Electric Sheep Asia重新封装，聚焦于亚洲36个国家1970至2025年间青年就业与人口比率（按性别、年龄及就学状态划分）的统计。ILOSTAT作为全球劳动统计的核心来源，通过整合劳动力调查、家庭收入调查等多元数据，为研究亚洲青年劳动力市场动态提供了关键资源。该数据集涵盖15,292条观测，以标准化格式呈现，极大便利了时间序列分析与跨国比较研究，对于理解亚洲地区青年就业结构、性别差异及教育与就业关系具有重要学术价值。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于：青年就业受经济波动、教育体系改革及政策干预的多重影响，导致就业-人口比率呈现高度非线性与时空异质性，传统静态模型难以捕捉其动态演变规律。数据集构建过程中，由于各国数据采集标准不一、历史数据缺失以及调查方法修订（如数据质量标注中的'不可靠'与'方法学变更'标记），引发了数据一致性与可比性问题。此外，多源数据整合时需处理同一国家-年份下不同调查来源的冲突，ILO虽采用'最佳来源'策略，但细分维度（如性别、就学状态）的稀疏分布增加了建模复杂度，对因果推断与预测方法提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景集中在分析亚洲地区青年就业参与率的动态演变上。通过涵盖1970年至2025年间36个亚洲国家的15,292条观测记录，研究者能够按性别、年龄段及在校状态等维度，精细刻画青年就业人口比率的时空差异。时序横跨半个多世纪，为追踪全球化浪潮、经济转型及政策干预对青年劳动力市场的影响提供了独一无二的时间序列证据，尤其适用于评估不同发展水平经济体之间青年就业结构的趋同或分化趋势。

解决学术问题

该数据集有力回应了发展经济学与劳动经济学领域若干悬而未决的学术议题，例如性别鸿沟如何在不同教育参与状态下影响青年就业机会，以及快速城市化背景下青年从学校向职场过渡的模式异质性。基于ILO统一标准清洗后的数据，研究者能够规避各国统计口径不一致的障碍，严谨识别非正规就业、教育挤出效应等结构性矛盾的跨时期、跨国界表现，从而推动关于青年失业陷阱、代际流动及人力资本配置的理论建模与实证检验。

实际应用

在实际政策制定与监测层面，该数据集为国际组织、国家统计部门及非政府智库提供了高颗粒度的基准工具，可用于追踪可持续发目标（SDG）中关于体面劳动和经济增长的具体进展。数据集内置的性别、年龄与在校状态分类支持精准锁定弱势群体，指导各国设计针对性的青年就业促进计划、职业教育衔接方案及社会保障干预措施。此外，其标准化的API接口与Parquet格式极大降低了数据摄取门槛，使实时填报与跨国比较成为可能。

数据集最近研究

最新研究方向

在劳动经济学与可持续发展目标的交叉领域，该数据集聚焦于亚洲青年就业人口比率的深度拆解，通过性别、年龄与就学状态的三维剖分，为揭示教育与劳动力市场之间的动态关联提供了精细化的分析基础。前沿研究正利用其长跨度的时序观测，探究新冠疫情前后亚洲各国青年就业弹性的结构性变迁，尤其是非正规就业与失学风险之间的耦合关系。结合ILOSTAT统一的方法论框架，该数据为异质性处理效应模型与贝叶斯层次预测提供了可靠的实证支撑，从而推动着区域就业政策从宏观描述向微观精准干预的范式转型。