electricsheepasia/asia-ilo-une-3wap-sex-age-edu-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

该数据集是一个表格型数据集，专注于亚洲地区青年失业人口比率的统计。它包含20,283个观测值，覆盖38个亚洲国家，时间跨度为1970年至2025年。核心指标为UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT，即按性别、年龄和教育程度划分的青年失业人口比率（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理。数据集提供详细的分类维度，包括性别（总计、男性、女性）、年龄组（如15-29岁青年段）和教育水平（总计），并包含国家代码、年份、观测值、数据来源和质量标志等列。适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，旨在支持劳动力市场分析和政策研究。This dataset is a tabular dataset focusing on youth unemployment-to-population ratio statistics in Asia. It contains 20,283 observations across 38 Asian countries, spanning the years 1970 to 2025. The core indicator is UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT, which represents the youth unemployment-to-population ratio by sex, age, and education (%). Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and harmonized. The dataset provides detailed disaggregation dimensions, including sex (total, male, female), age groups (e.g., youth bands 15-29), and education levels (total), along with columns for country codes, year, observed values, data sources, and quality flags. It is suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, aimed at supporting labor market analysis and policy research.

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，通过其REST API接口直接拉取指标为UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地域过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家计调查等微观数据进行统一协调与标准化处理，数据来源在source.label字段中明确标注以保障可追溯性。最终数据经过Electric Sheep Asia团队重新打包为Parquet格式，整合了20,283条观测记录，覆盖38个亚洲国家自1970年至2025年的年度时间序列。

特点

本数据集聚焦于亚洲地区青年失业与人口比率这一核心劳动力指标，并细分为性别、年龄组及教育层次三个维度，提供SEX_T（总计）、SEX_M（男性）、SEX_F（女性）等分类。其独特之处在于整合了ILO官方筛选的'最佳来源'数据，避免了多源冲突，同时通过classif1与classif2字段实现灵活的维度下钻分析。数据集中包含丰富的注释信息，如观测状态标志（如U表示不可靠）及序列断裂说明，为数据质量评估提供了关键线索，适用于时序预测、面板回归及分类建模等任务。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的一行命令加载数据集，例如`load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-une-3wap-sex-age-edu-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age')`，并直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的子集筛选、单个指标的时序可视化，以及构建国家×年份的透视矩阵等常见操作，均有简洁的Python代码示例可供参考。该数据集设计为与scikit-learn、PyTorch等机器学习框架无缝衔接，尤其适用于采用监督学习范式进行的地区劳动力市场建模与预测研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布，并由Electric Sheep Asia重新整理托管于HuggingFace平台，聚焦亚洲38个国家1970至2025年间青年失业人口比率，按性别、年龄与教育程度进行细分。青年失业问题长期困扰亚太地区，该数据集整合了来自国家劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源数据，经ILO统计部门基于国际劳工统计学家会议标准统一化处理，为区域劳动力市场研究提供了珍贵的横截面与时间序列资料。其精细化的人口特征分类使得分析不同教育层次和性别群体的就业脆弱性成为可能，对理解亚洲各国青年技能错配与社会政策效果具有显著推动作用，尤其填补了发展中国家在空间与时间双重维度上细粒度劳动力统计数据的缺口。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战源于多源异质性数据的整合难题，不同国家劳动力调查的采样方法、问卷设计与时间跨度存在显著差异，ILO虽采用'最佳来源'算法进行选择，但数据质量标示（如不可靠或临时性）揭示了部分观测值的置信度局限。其二，分类体系的非标准化问题突出，教育程度与年龄分组的定义在不同国家间不完全一致，需要通过`note_classif`与`note_indicator`等注解字段进行回溯性校核，增加了比较研究的复杂度。再者，数据稀疏性在较长时间序列中表现明显，欠发达国家和地区早期年份缺失值比重较高，使得构建长期趋势模型时面临样本不平衡与插值偏差的挑战。最后，数据从原始API到结构化数据集的清洗与融合过程要求严格的一致性验证，以避免因断层、修订或来源变更导致的时间序列断裂。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了1970至2025年间38个亚洲国家的青年失业与人口比率数据，按性别、年龄和教育水平进行细致分层，共计20,283条观测记录。其经典使用场景集中于劳动经济学领域的时空比较分析，研究者可利用时间序列数据追踪特定国家或地区青年就业状况的长期演变趋势，或通过面板数据构建跨国比较模型，揭示经济发展阶段、教育政策与青年失业率之间的动态关联。这一数据集因其权威来源与精细粒度，成为探究亚洲劳动力市场结构变迁的重要基准资源。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、政府智库及非营利机构的政策制定与效果监测提供了量化支撑。基于青年失业率的分层数据，决策者可以识别出就业矛盾的脆弱群体——如低学历女性或特定年龄段的农村青年，从而设计更具靶向性的职业培训计划与就业促进措施。同时，该数据也广泛应用于宏观经济预测模型的校准，以及教育投资回报率的评估，助力各国在可持续发展目标（SDG）框架下实现体面劳动与经济增长的精准施策。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在面板数据建模与劳动力市场动态分析领域。研究者以此为基础构建了涵盖全亚洲的区域性青年就业预测模型，利用固定效应回归与时间序列分解技术析出经济周期与结构变迁对就业比率的异质性影响。此外，该数据还催生了关于教育回报率的跨国比较研究，以及性别就业差距的分解分析，其中多项成果发表于《劳动经济学》与《世界发展》等顶级期刊，成为理解亚洲新兴经济体就业转型特征的关键经验证据。