electricsheepasia/asia-ilo-cld-xhaz-sex-age-geo-nb-children-in-hazardous-work-by-sex-age-and-rural-ur

该数据集包含亚洲26个国家按性别、年龄和农村/城市地区划分的从事危险工作的儿童数量（以千为单位）的观测数据，时间跨度为1996年至2025年，共1,312个观测值。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。数据集涵盖一个主要指标CLD_XHAZ_SEX_AGE_GEO_NB，并提供国家代码、指标、性别、年龄、区域类型、年份、观测值等详细数据列，用于分析和研究儿童劳动问题。This dataset contains observations of children in hazardous work by sex, age, and rural/urban areas (in thousands) across 26 Asian countries, spanning from 1996 to 2025, with 1,312 observations. It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asian countries. The dataset includes one main indicator CLD_XHAZ_SEX_AGE_GEO_NB and provides detailed columns such as country code, indicator, sex, age, area type, year, and observed values, for analysis and research on child labor issues.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API直接获取原始指标数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理，确保跨国家、跨年份的数据可比性。数据集由Electric Sheep Asia团队重新打包为HuggingFace Datasets格式，包含1,312条观测记录，覆盖26个亚洲国家，时间跨度为1996年至2025年。每个观测值均附有来源标注（source.label），便于追溯数据出处，体现了严谨的数据溯源原则。

使用方法

该数据集可通过HuggingFace的`load_dataset`函数便捷加载至Python环境，直接转换为Pandas DataFrame进行操作，极大降低了数据获取门槛。用户可按国家代码（如ref_area == 'IDN'）筛选特定国家数据，也可利用`obs_value`字段结合`time`列构建时间序列，针对任一指标进行趋势可视化。数据集结构支持通过`pivot_table`方法将长格式数据转换为以年份为行、国家为列的矩阵形式，便于进行跨国家比较或面板数据分析。此外，详细的模式描述（Schema）为用户提供了各字段的类型与含义指南，便于进行清洗、聚合与模型输入等下游任务。

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，并由Electric Sheep Asia重新封装，聚焦于亚洲26个国家1996至2025年间从事危险工作的儿童数量，按性别、年龄及城乡区域进行细分。核心研究问题在于量化亚洲地区童工在危险环境中的分布特征，为劳工权益保障与国际标准（如ICLS定义）的落实提供数据支撑。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集依托ILO在劳工统计领域的权威性，整合了各国劳动力调查及行政记录，对推动可持续发展目标（SDG）中体面工作的监测具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于刻画亚洲童工问题的区域异质性——不同国家、性别及年龄组在危险工作暴露上的模式差异巨大，需通过精细的交叉分类才能揭示。构建过程中遭遇的挑战包括：多国调查方法的不一致需ILO通过‘最佳来源’原则进行调和，数据质量标志（如‘不可靠’状态）需被审慎处理，以及时间序列中断导致的纵向可比性问题。此外，城乡分类与年龄划分的标准化，以及缺失数据的合理插补，均为确保跨国分析稳健性的关键难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了国际劳工组织ILOSTAT数据库中1996至2025年间亚洲26个国家和地区关于儿童从事有害工作的观测数据，共计1312条记录。在学术研究中，它常被用于构建横截面与时间序列相结合的回归模型，探索经济全球化、城市化进程以及性别差异对儿童劳动参与率的影响。通过指标CLD_XHAZ_SEX_AGE_GEO_NB，研究者能够量化5至17岁儿童在危险工作环境中的暴露规模，并对比不同国家在治理儿童劳动方面的政策成效。数据集提供的性别、年龄及城乡地域细分维度，为开展多维度的生存分析与社会正义研究提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲地区儿童有害劳动量化评估中数据碎片化与跨国可比性缺失的难题。长期以来，相关研究受限于各国统计口径不一、时间跨度短等问题，难以揭示区域内儿童劳动问题的演变规律。依托ILOSTAT标准化的方法论与ICLS定义，该数据实现了跨国、跨时段的统一度量，使学者得以系统探究有害劳动与教育普及率、家庭收入水平、社会保障制度之间的关联机制。其学术意义在于，它为验证国际劳工公约的落地效果、评估可持续发展目标中消除童工的具体进展提供了可靠的经验证据，推动了劳动经济学与发展社会学领域的实证研究。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为亚洲各国政府、国际非政府组织及政策研究机构制定儿童保护策略提供了关键决策支持。例如，通过对巴基斯坦、印度等高观测频次国家的数据挖掘，管理者能够识别有害劳动的高发年龄段与性别分布，从而精准设计职业安全干预方案。数据集中的城乡划分标签使得政策制定者能够对比农村与城市地区童工问题的差异，合理配置监督资源。此外，基于时间序列的预测模型能够预警童工率反弹的风险，辅助国际组织如ILO与UNICEF优化援助资金分配，推动区域劳动监察体系的现代化改革。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚太地区童工问题持续受到国际社会高度关注的背景下，该数据集聚焦于按性别、年龄及城乡区域划分的从事危险工作的儿童数量（单位：千人），为追踪可持续发展目标中关于消除童工现象的进展提供了关键数据支撑。前沿研究正借助这一细分维度展开多维分析，利用时间序列预测模型与分类回归方法，深入探究不同国家在遏制危险童工劳动方面政策实施的有效性，以及城乡差异对儿童权益保护的深层影响。该数据集作为国际劳工组织官方统计口径的再包装，其结构化、标准化的格式极大便利了跨地区比较与机器学习模型的训练，正成为评估亚洲各国劳动监察效能、设计精准干预策略不可或缺的数据基石，对推动亚太区域体面劳动议程具有显著的现实意义。