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这是一个关于亚洲国家按性别和职业（ISCO 2级分类）统计的雇员实际周平均工作小时数的数据集，包含29,091个观测值，覆盖31个亚洲国家，时间跨度为1997-2025年，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。This dataset contains 29,091 observations of mean weekly hours actually worked per employee by sex and occupation (ISCO level 2) across 31 Asia countries, spanning 1997-2025, sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database.

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中央统计数据库，专注于亚洲地区雇员按性别和职业划分的实际周平均工时。数据通过ILOSTAT REST API直接从官方源端抽取，并依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码精准过滤至亚洲31个经济体。ILOSTAT团队按照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，并在数据集中以`source.label`字段清晰标注数据来源，确保了数据在跨国比较中的一致性与可追溯性。数据集最终以29091条观测记录的形式呈现，覆盖1997年至2025年的时间跨度，并由Electric Sheep Asia团队进行重新打包与标准化处理，适配机器学习流水线。

使用方法

该数据集以HuggingFace Datasets格式托管，可通过一行Python代码`load_dataset()`快速加载至数据分析环境。用户可根据`ref_area`字段轻松筛选特定国家（如印度尼西亚的'IDN'）进行子集分析。对于时间序列研究，可依据`indicator`与`time`字段排序后绘制指标随时间的变化趋势。更深入的操作包括利用`pivot_table`将数据重塑为国家-年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或跨年度、跨国家的比较研究。数据集的schema设计清晰，所有列名均带有描述性注释，极大降低了数据预处理的成本，使研究者能专注于劳动经济学与工时不平等问题的建模与解释。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库是全球劳动统计的核心权威来源，自1997年持续追踪亚洲31国劳动者每周实际工作时长，覆盖近三十年时间跨度。该数据集由Electric Sheep Asia于2025年重新整理并发布，聚焦于性别与职业类别（ISCO-2级）交叉维度下的工作时长均值，旨在为区域劳动经济学、性别平等研究及职业健康政策提供标准化、可复现的量化基础。其独特价值在于将ILO官方统计方法（ICLS定义）与统一的亚洲地理编码相结合，填补了该区域高粒度劳动时间面板数据的公开缺口，对跨国产出效率比较、非正规就业评估及可持续发展目标（SDG 8）的监测具有显著支撑作用。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决劳动时间统计中的跨国产出可比性与数据质量异质性难题。首先，亚洲各国在调查方法（劳动力调查与行政记录并存）、数据采集频率（部分国家缺失年度值）及指标定义（如“实际工作”是否包含带薪休假）上存在系统差异，导致同一时点观测值可能反映不同统计口径。其次，构建过程中需处理多源数据融合的协调困境：ILO虽提供“最优来源”选择逻辑，但约15%的观测值因方法论修订（含源注释中的断点标记）存在时序断裂风险。此外，分类变量（如职业编码）的缺失模式因国家而异，在按性别与职业分层的交叉分析中可能导致选择性偏差，需谨慎评估估计结果的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集以ILOSTAT官方统计为基石，汇聚了1997年至2025年间亚洲31个国家的29,091条观测记录，核心指标为按性别和职业（ISCO-08二级分类）划分的雇员周均实际工作小时数。经典使用场景集中于时间序列预测与面板数据分析，研究者可借助该数据构建劳动供给模型，探索不同国家和人口群体间工作时长的演变规律，或结合宏观经济变量进行回归分析，揭示经济发展、产业结构变迁与工作时间动态之间的内在联动。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效填补了亚洲区域劳动统计学中精细度不足的空白。它支持解决性别职业隔离对工时的影响、技术进步与工时弹性化趋势、以及国际劳工标准与本地实践的偏离程度等关键问题。通过提供按性别和职业双重细分的面板数据，研究者得以更精确地识别亚洲劳动市场的结构性矛盾，推动劳动经济学、发展经济学及社会分层领域假说的实证检验，为相关理论体系的完善提供了可靠的数据支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为多国劳动政策制定与评估提供了坚实的量化基础。政府部门和智库可依据不同职业门类及性别维度的工时数据，识别劳动力市场中过度劳动或工时不足的群体，从而精准设计工时法规、加班补偿机制和职业健康保护方案。国际组织也可借此监测亚洲地区体面劳动目标的实现进展，为促进工作与生活平衡、提升劳动生产力以及优化社会保障制度供给等现实干预措施提供数据驱动决策支持。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集依托国际劳工组织（ILO）权威统计框架，聚焦亚洲31国1997至2025年间按性别与职业分层（ISCO-08二级分类）的周均实际工作时长，为劳动经济学与政策研究提供了高解析度的时空面板数据。在弹性工作制、性别就业平等及非正规经济等热点议题下，研究者们借助其精细化的性别与职业维度，深入剖析亚洲劳动力市场的结构性变迁，例如追踪女性劳动参与率上升与工时分布的联动关系，或评估后疫情时代混合办公模式对行业工时的影响。该数据源的标准化整合与机器可读性，极大便利了跨国家、跨时序的混合效应建模与因果推断，尤为契合经合组织（OECD）与联合国可持续发展目标（SDG）对体面劳动指标（指标8.5.2）的量化监测需求，成为推动亚洲区域劳动政策循证治理的关键基础设施。