electricsheepasia/asia-ilo-gdp-211p-noc-nb-output-per-worker-gdp-constant-2021-international

该数据集包含亚洲49个国家从1991年至2027年的劳动生产力数据，具体指标为每位工人的产出（以2021年不变价国际美元购买力平价计算）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过模型估算得出，共1,804个观测值。数据集涵盖了单个核心指标（GDP_211P_NOC_NB），并提供了国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、年份和观测值等列。数据以年度频率发布，经过ILO标准化处理，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，以方便机器学习使用，遵循CC-BY-4.0许可证。This dataset contains labour productivity data for 49 Asian countries from 1991 to 2027, with the indicator Output per worker (GDP constant 2021 international $ at PPP). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, based on modelled estimates, and includes 1,804 observations. It covers a single core indicator (GDP_211P_NOC_NB) and provides columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, year, and observed value. The data is published annually, harmonized by ILO, and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset is repackaged by Electric Sheep Asia for machine learning readiness and is released under the CC-BY-4.0 license.

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中央统计数据库，通过其REST API接口直接提取指标代码为GDP_211P_NOC_NB的劳动力生产率数据，并依据亚洲地区ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、住户收入调查、机构调查及行政记录等原始调查微观数据进行统筹与标准化处理，形成具有跨年份可比性的统一指标序列。数据集随后经由Electric Sheep Asia团队重新封装，以Parquet格式标准化发布，确保研究人员可直接通过HuggingFace的`load_dataset()`方法便捷调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库直接调用`load_dataset()`加载数据，并将其转换为Pandas DataFrame以进行后续分析。针对单一国家，可依据`ref_area`字段筛选特定国家的观测值。对于单一指标的时间序列分析，可按`indicator`编码过滤后按年份排序，绘制产出价值随时间的变化趋势。若需构建国家×年份的面板矩阵，可利用`pivot_table`方法将数据重塑为以年份为行、国家为列的宽格式表，便于开展跨时点、跨国别的比较研究。数据集兼容表格分类、表格回归及时间序列预测等多类机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，经Electric Sheep Asia在HuggingFace平台上重新封装，专注于亚洲49个国家1991至2027年间以购买力平价计算的单位劳动者产出（GDP恒定2021年国际美元）。作为ILO统计数据库ILOSTAT的核心指标之一，该数据集旨在量化亚洲地区劳动生产率的经济表现，填补了该区域在跨国时间序列比较中缺乏标准化、高覆盖度劳动生产数据的空白。其发布为发展经济学、劳动经济学及亚洲区域研究提供了可靠的实证基础，尤其有助于分析新兴经济体在全球化背景下的生产效率演变趋势。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个层面。在领域问题层面，劳动生产率数据受各国GDP核算方法、劳动力定义差异及非正规经济规模的显著影响，导致跨国可比性受限；同时，2027年以后的预测值依赖于ILO的模型外推，其不确定性随预测跨度增加而上升。在构建过程中，ILO需从不同国家来源（如劳动力调查、行政记录）中统一处理数据口径、处理缺失值与异常值，并应对由于数据更新滞后或修订导致的时序断裂问题，这对数据一致性提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了49个亚洲国家自1991年至2027年长达37年间，基于购买力平价（PPP）调整的每位工人产出（以2021年不变价国际美元计）的年度观测值，共计1804条记录。在劳动力经济学与区域发展研究中，其经典应用场景在于对亚洲各国劳动生产率进行纵向与横向比较分析——通过将时间序列数据与国家截面维度相结合，研究者能够追踪各国劳动生产率在工业化、经济转型及全球化浪潮中的变迁轨迹，并揭示亚洲经济体之间劳动产出效率的显著差异与趋同现象。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲劳动经济学领域中长期存在的两大核心学术难题：其一，由于各国统计口径与数据发布周期不一致，跨国产出效率的可比性研究往往受到数据碎片化的严重制约，而本数据集统一采用ILO协调后的国际劳工统计学家会议定义，消除了这一障碍；其二，1991年至2027年的时间跨度涵盖了亚洲经济体的结构调整、金融危机及疫后复苏等关键时期，为探讨劳动生产率变化的长期趋势与周期性波动提供了有力支撑，进而推动了关于制度质量、技术进步与人力资本积累对产出效率影响机制的系统性研究。

实际应用

在实际应用层面，该数据是国际发展机构与政策制定者进行劳动力市场评估与资源调配的重要依据。世界银行、亚洲开发银行等跨国组织可据此横向对比成员国劳动产出效能，识别投资环境与用工效率的洼地；各国政府则能通过追踪自身劳动生产率在区域中的相对位置，精准定位产业升级突破口。此外，在全球供应链布局与区域经济一体化进程中，跨国公司借助该数据评估不同亚洲国家的劳动成本效益，为海外投资选址与生产区位决策提供量化参考，从而助力实现资源配置的帕累托改进。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区劳动生产率（以购买力平价计的不变价人均产出）的长期动态监测与预测，涵盖1991至2027年49个国家的1804条观测记录。在当前全球供应链重构与后疫情时代劳动力市场韧性研究的交叉领域，此类数据为分析亚洲经济体在全球价值链中的角色演变提供了关键支撑。特别是随着ILO对非正规就业、体面劳动等可持续发展目标（SDG）指标体系的深化，该数据集与人工智能驱动的时序预测模型相结合，正成为解读区域劳动生产率结构性差异、评估产业政策效应以及预判未来就业质量变化趋势的前沿工具。其标准化接口设计也促进了跨国比较与机器学习基准测试的便捷开展。