electricsheepasia/asia-ilo-how-care-sex-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-person-in-ca

该数据集包含亚洲31个国家从1997年至2025年期间关于有偿护理工作者的统计数据，具体指标为按性别划分的有偿护理就业中每人实际平均每周工作小时数（指标代码：HOW_CARE_SEX_NB）。数据集共有710个观测值，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，并通过ILO的统计部门根据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化处理。数据按性别维度进行细分（包括总计、男性、女性等类别），并包含国家代码、年份、观测值、数据来源、观测状态等信息。数据集主要用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务。This dataset contains statistics on paid care workers across 31 Asian countries from 1997 to 2025, with the specific indicator being Mean weekly hours actually worked per person in care employment by sex (indicator code: HOW_CARE_SEX_NB). It comprises 710 observations sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), harmonized by the ILOs Department of Statistics using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The data is disaggregated by sex (including total, male, female, etc.) and includes information such as country codes, years, observed values, data sources, and observation status. The dataset is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集基于国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库中的“HOW_CARE_SEX_NB”指标，通过REST API接口提取原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行过滤。数据源自各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多元渠道，经ILO统计数据部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与标准化处理，确保跨国可比性。最终由Electric Sheep Asia团队重新打包为Parquet格式，收录31个亚洲国家1997至2025年间的710条观测记录，以服务于机器学习与时空分析需求。

特点

该数据集聚焦于亚洲地区有偿护理工作者的人均每周实际工作小时数，按性别（总、男、女、其他）进行细致分层，涵盖31个亚洲国家近30年的年度时间序列。其独到之处在于依托ILOSTAT权威统计框架，每条观测均附带来源标签、观测状态标识及系列中断等元数据注解，有助于用户精准评估数据质量。同时，数据集提供标准化模式，包含国家编码、性别分类、时间戳及观测值等关键字段，便于直接用于时序预测与面板数据分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载，仅需调用`load_dataset()`函数即可获取完整数据集，并利用`to_pandas()`转换为DataFrame进行后续分析。具体操作包括按国家编码筛选子集、对特定指标排序以探索时间趋势，或采用数据透视表将数据重塑为国家×年份矩阵。该数据集原生支持时间序列建模、分类回归任务以及跨国产出比较，适用于劳动经济学、社会政策研究及人工智能辅助决策领域的研究者与开发者。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动统计领域，国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库长期扮演着权威数据枢纽的角色，致力于提供涵盖就业、薪酬、工时及社会保障等多维度的劳动力市场指标。在此背景下，由Electric Sheep Asia于2025年重新打包并发布的“asia-ilo-how-care-sex-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-person-in-ca”数据集聚焦于亚洲地区有偿护理工作者的平均每周实际工时，依据性别进行细分解构。该数据集整合了来自ILOSTAT的710条观测记录，覆盖31个亚洲国家，时间跨度从1997年至2025年，核心指标HOW_CARE_SEX_NB揭示了区域护理劳动强度的演变轨迹。研究机构通过此数据集可深入剖析亚洲护理经济中的性别分工与劳动时间不平等问题，为制定公平的护理劳动力政策提供了关键实证依据，对推动联合国可持续发展目标（SDGs）中体面工作的进展具有重要贡献。

当前挑战

该数据集在应用与构建过程中面临多重挑战。在领域问题层面，首先需要克服的是跨国家、跨时段的护理工时数据可比性难题：不同国家的劳动调查定义、统计标准及行业分类差异巨大，ILOSTAT虽经ICLS统一规范，仍难以完全消除因方法论修订（如“Break in series”标记所示）导致的时间序列断裂。其次，护理工作的非正规性在亚洲尤为显著，大量家务照料和社区护理未被纳入有偿统计范畴，导致观测数据可能系统性低估真实劳动强度。在构建阶段，数据源头多样性带来整合困境：原始数据源自劳动力调查、住户收入调查及行政记录等多种渠道，同一国家同一年份可能并存多套来源，需依赖ILO的“最佳来源”选择机制进行去重与优先级排序。此外，部分国家数据稀疏（如仅26行的印度），少数国家样本量极低（如16个国家的观测不足30条），使得区域级时间序列分析与性别维度交叉推断面临统计效力不足的挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与性别研究的交叉领域，该数据集最经典的用途是构建跨国面板模型，系统分析亚洲31国1997至2025年间有偿照料劳动者每周实际工作时间的性别差异。研究者可借助其按性别分层的观测值，结合ILOSTAT统一的方法论与来源标记，开展描述性统计与回归分析，揭示男性、女性及总人口在照料工作中的劳动供给模式，为理解亚洲地区照料经济的时间配置规律提供坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可为国际组织与政策制定者提供关键参考。劳动部门可依据不同国家、不同性别的照料劳动时长波动，评估现有劳动保护政策的覆盖效果，识别潜在的过劳风险群体。非营利机构也能利用其跨年度观测，设计针对女性照料者的工时缩减倡导方案，并监测可持续发展目标中体面劳动指标的实现进程。其每年的最新数据直接服务于区域劳动市场的动态预测与规划。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列重要学术贡献，包括但不限于：基于ILOSTAT框架的亚洲照料经济时间利用比较研究、性别与工时非线性格兰杰因果关系的探索、利用间断点标记检测方法变革对时序一致性的影响分析，以及将照料劳动时长作为投入变量的照料经济卫星账户构建。这些工作不仅深化了对亚洲劳动市场异质性的理解，还催生了结合HuggingFace生态的模型训练流水线，推动了数据集在机器学习和因果推断中的前沿应用。