electricsheepasia/asia-ilo-emp-tour-sex-oc2-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-occupation-is

该数据集包含亚洲24个国家从2008年至2025年的旅游部门就业数据，按性别和职业（ISCO level 2）分类，单位为千。数据集共有8,158个观测值，涵盖1个独特指标（EMP_TOUR_SEX_OC2_NB），该指标表示旅游部门就业按性别和职业分类的统计。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并过滤到亚洲国家。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、职业分类、观测年份、观测值、观测状态等列，用于分析和预测亚洲旅游部门的就业趋势。This dataset contains tourism sector employment data for 24 Asian countries from 2008 to 2025, disaggregated by sex and occupation (ISCO level 2) in thousands. It includes 8,158 observations covering one distinct indicator (EMP_TOUR_SEX_OC2_NB), which represents tourism sector employment by sex and occupation. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), extracted via API and filtered to Asian country codes. The dataset features columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification (total, male, female), occupation classification, observation year, observed value, and observation status, enabling analysis and forecasting of employment trends in Asias tourism sector.

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）旗下的ILOSTAT数据库精心萃取而成，经由Electric Sheep Asia团队重新封装，面向亚洲地区。构建过程依托ILOSTAT的REST API直接获取原始指标数据，并严格筛选至亚洲ISO3国家代码范围内。ILO通过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整合与协调，确保了数据在不同国家与年份之间的纵向可比性。数据集中特别保留了`source.label`字段，用以标注每一条观测的来源，极大增强了数据的可追溯性与透明度。

特点

数据集收录了8,158条观测记录，覆盖24个亚洲国家，时间跨度从2008年至2025年，聚焦于旅游业就业人数按性别和职业（ISCO-08二级分类）的细分情况。其核心亮点在于精细的维度拆解，包含性别（总、男性、女性）与职业分类两大维度，为研究亚洲旅游业劳动力市场的结构变迁提供了高颗粒度的视角。数据以年度频率呈现，且针对同一国家与年份的多源数据，ILO已选取“最佳来源”作为代表，有效降低了数据噪音。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷调用，仅需一行代码`load_dataset`即可将数据加载为Pandas DataFrame进行后续分析。数据集支持灵活深入的操作：可按国家代码（如`ref_area == "IDN"`）筛选单一国家的就业时间序列；可针对特定指标按年份排序研究其总体趋势；亦可利用数据透视功能构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于进行跨国的横向比较与面板数据分析。该接口设计极大降低了用户的数据处理门槛，让研究者能够迅速聚焦于核心的统计分析工作。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT提供，经Electric Sheep Asia于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台上，聚焦于2008至2025年间亚洲24个国家的旅游业就业情况。核心研究问题在于通过性别与职业（ISCO二级分类）的交叉维度，揭示旅游业从业者的结构性分布与演变趋势，为劳动力市场分析、可持续发展目标（SDG）监测以及区域经济政策制定提供数据支撑。作为首个涵盖亚洲多国长时间序列的旅游业就业细分数据集，它填补了该领域在高分辨率、跨国家可比数据上的空白，对劳动经济学、旅游管理及基于证据的政策研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战主要包括：旅游业就业数据长期缺乏按性别和职业细分的跨国产出，难以支持精细化的劳动力市场分析与性别平等评估；传统统计口径不一导致跨国比较困难，限制了全球性劳工政策研究。在构建过程中，挑战则体现为：从ILOSTAT REST API中提取大量原始数据时，需处理多源异构数据（如劳动力调查、行政记录）的标准统一问题；筛选亚洲国家并确保地域覆盖的完整性面临数据缺失与稀疏性难题，例如部分小国样本量极低；此外，数据质量标记（如“不可靠”状态）的滤除、指标断点（如方法修订）的溯源等清洁工作也是构建可靠时间序列的关键难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景在于对亚洲地区旅游行业就业结构的横纵向剖析。研究者可以借助性别（男、女、总计）与职业分类（ISCO-08二级编码）的交叉维度，深入分析24个亚洲国家2008至2025年间旅游从业人员的规模与分布特征。基于8,158条高分辨率观测记录，数据支持进行跨国的横向比较，揭示不同经济体中旅游就业的性别差异与职业分层；同时亦可开展纵贯的时间序列分析，捕捉特定国家或职业类别在近二十年间的就业波动趋势。通过将观测值、年份与国别代码进行矩阵化重构，能高效地构建多国面板数据，为计量经济学模型提供坚实的数据基础。

衍生相关工作

该数据集衍生了若干富有启示性的学术脉络。基于其长时间的年度时序特性，研究者可发展出预测旅游就业变化的机器学习模型，如采用长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）对未来五年内特定职业类别的雇佣规模进行态势推演。亦可将该数据与联合国世界旅游组织（UNWTO）的国际游客到达量、各国GDP增长率等宏观指标进行联动分析，构建多变量预测框架以量化旅游经济波动的非线性效应。在分类任务上，各国可按就业结构模式进行聚类分析，识别旅游依赖型经济体与多元化经济体在劳动市场弹性上的差异。这些衍生工作不断拓展着旅游数据科学的方法论边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚洲旅游经济复苏与劳动力结构转型的宏观背景下，该数据集为追踪旅游业就业的性别与职业异质性提供了宝贵的时间序列资源。当前前沿研究聚焦于利用ILOSTAT标准化指标构建预测模型，以解析后疫情时代亚洲24国旅游业雇佣弹性的动态演变。通过整合2008至2025年的面板数据，学者能够深入剖析职业类别在ISCO二级分类下的性别分化趋势，并结合劳动力调查等多元溯源信息，揭示非正规就业与技能匹配度对旅游产业韧性的潜在影响。这一高频更新的数据集不仅支撑着SDG体面工作中性别平等指标的量化评估，还为区域旅游政策制定提供了基于实证的精准干预依据，成为连接宏观经济统计与微观劳动决策的关键桥梁。