electricsheepasia/asia-ilo-cld-tpop-sex-age-geo-nb-child-population-by-sex-age-and-rural-urban-areas

该数据集包含1,728个观测值，覆盖27个亚洲国家，时间跨度为1996年至2025年，主要指标为CLD_TPOP_SEX_AGE_GEO_NB，即按性别、年龄和城乡区域划分的儿童人口（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过重新打包由Electric Sheep Asia发布，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包含多个字段，如国家代码、性别、年龄分类、观测年份和观测值等，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 1,728 observations of child population data across 27 Asia countries, spanning 1996–2025, with the indicator CLD_TPOP_SEX_AGE_GEO_NB (Child population by sex, age and rural/urban areas in thousands). It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, repackaged by Electric Sheep Asia, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset includes fields such as country code, sex, age classification, observation year, and observed value, along with data quality notes and usage examples.

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数据库，聚焦于亚洲地区儿童人口按性别、年龄及城乡分布的统计。数据通过调用ILOSTAT REST API直接获取，筛选范围限定为亚洲国家的ISO3编码区域，并依据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整合与标准化处理。共计包含来自27个亚洲国家的1,728条观测记录，时间跨度覆盖1996年至2025年，呈现为精细化的年度面板数据。

使用方法

数据集可通过HuggingFace Datasets库直接加载，使用`load_dataset`函数即可快速获取并转化为Pandas DataFrame格式，便于进一步分析。支持按国家代码（ref_area）过滤特定国家的时间序列数据，亦可利用`pivot_table`方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，适用于面板数据建模或跨区域对比研究。数据集以CC-BY-4.0许可发布，研究者可在引用原始ILO来源和本数据包装版本的前提下自由使用。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动市场中的顽疾，长期受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。该数据集由ILO统计司于2025年整理并发布，经由Electric Sheep Asia重新封装，聚焦于亚洲27个国家1996至2025年间按性别、年龄及城乡划分的童工人数（单位：千）。其核心研究问题在于揭示亚洲地区童工现象的分布格局与演变趋势，为国际劳工政策的制定与可持续发展目标的监测提供量化依据。作为ILOSTAT数据库的衍生资源，该数据集凭借其跨国跨年度的纵向结构，在人口统计学、劳动经济学及社会政策研究领域具有不可替代的参考价值。

当前挑战

该领域面临的主要挑战在于童工数据的稀疏性与可比性问题。各国调查频率不一、统计口径差异显著，导致跨时间与跨国的序列断裂频发，数据集中的'序列中断'与'方法论修订'标记即是明证。构建过程中，数据整合需克服来源异构性，从各国劳动力调查、家庭收入调查等多元渠道中统一标准化字段，并处理因城乡分类标准不一而引入的偏差。此外，缺失值处理与最佳来源的遴选机制亦对数据质量构成考验，如何在保留原始标记的同时确保数据的时序一致性，成为制约该数据集研究深度的关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口学交叉研究领域，该数据集作为亚洲地区儿童人口规模与结构的权威数据源，被广泛应用于量化儿童劳动参与率的基础测算。研究者通常利用其按性别、年龄组及城乡地域细分的观测值，结合ILO标准化指标定义，构建多元回归模型以揭示儿童劳动供给的决定因素。数据集覆盖27个亚洲国家长达三十年的年度面板数据，为纵向比较与跨国差异分析提供了坚实的数据基础，尤其适用于评估不同经济社会发展阶段下儿童劳动密集型产业的变迁趋势。

解决学术问题

该数据集有效回应了亚洲儿童劳动研究中长期存在的数据碎片化与口径不统一问题，为实证检验儿童劳动与贫困、教育机会、家庭收入波动等社会经济变量的因果关联提供了标准化支撑。其精细化的城乡分类，使研究者能够精准度量城镇化进程中农村向城市人口迁移对儿童劳动参与率的冲击，进而反驳或修正传统“贫困驱动论”的解释框架。此外，通过时间序列的连续性，学者得以评估ILO第138号公约等国际政策在各国落地后的实际效力，揭示了制度设计与执行效果之间的内在张力。

实际应用

在实际决策支持层面，该数据集为南亚及东南亚国家的劳动监察部门与联合国儿童基金会（UNICEF）等国际组织提供了可操作的风险评估工具。通过对特定年龄、性别亚群在城乡分布中的密集度分析，非政府组织能够优先锁定高风险社区并部署针对性的教育补贴与职业培训项目。同时，数据集中附带的调查来源标签与断点注释，有助于各国统计局校准入户调查抽样框架，提升官方统计对非正规经济儿童就业群体的捕捉精度，从而优化社会福利资源配置。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，基于国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的亚洲儿童人口统计数据集，正成为推动区域童工问题量化研究与可持续发展目标（SDG）监测的关键数据基石。该数据集覆盖27个亚洲国家1996至2025年间按性别、年龄及城乡划分的儿童人口分布，其精细化的多维度拆解（如性别、城乡、年龄组）为前沿研究提供了高颗粒度的时空分析框架。研究者借助该时序面板数据，可系统评估亚洲各国在消除童工现象方面的政策成效，尤其聚焦于城镇化进程中儿童劳动参与率的动态演变及性别差异。结合ILO周期性发布的全球童工趋势报告，这一数据集在验证“消除童工”SDG目标进展中扮演着不可或缺的角色。其开放许可与标准化Schema设计，更是极大促进了跨学科的机器学习建模与因果推断研究，为制定精准干预策略提供了严谨的数据支撑。