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该数据集包含关于亚洲14个国家从1992年至2024年的国际移民流动数据，共有913个观测值，涵盖1个具体指标：按性别和出生国划分的工作年龄外国出生人口流入量（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过处理和过滤，专注于亚洲地区，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 913 observations of international migrant flow data across 14 Asia countries, spanning from 1992 to 2024, covering 1 distinct indicator: Inflow of working-age foreign-born population by sex and country of birth (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), processed and filtered for Asia, and is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库，聚焦于亚洲地区劳动年龄外来人口的流入情况。构建过程中，数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出涵盖14个亚洲国家的观测值。ILOSTAT内部采用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协调，并在数据中保留了来源标记以增强可追溯性。最终生成了包含913条观测记录、时间跨度为1992年至2024年的结构化数据集。

特点

该数据集的核心特点在于其精细化的粒度与多维度分组能力。它不仅提供了按性别（男性、女性、总计）和出生国别分类的劳动年龄外来人口流入数量（以千人为单位），还整合了观测状态、数据来源及系列中断等元数据注释，便于用户评估数据质量。数据覆盖了土耳其、菲律宾、以色列等14个亚洲国家，时间跨度长达三十余年，为纵向时间序列分析与跨国比较研究提供了坚实支撑。

使用方法

数据集的使用极为便捷，用户可通过HuggingFace的`datasets`库直接加载并转换为Pandas DataFrame，便于进行后续的探索性分析与可视化。典型操作包括按国家代码进行子集筛选、按时间序列绘制单一指标的演变趋势、以及利用透视表构建国家×年份的矩阵，以观察区域间的流入量差异。数据集兼容表格分类、回归与时间序列预测等多种任务，非常适合劳动经济学与国际人口迁移领域的定量研究。

背景与挑战

背景概述

由国际劳工组织（ILO）于2024年发布、经Electric Sheep Asia重新打包整理的亚洲适龄劳动移民流入数据集，聚焦14个亚洲国家1992至2024年间按性别与出生国划分的移民流入量（单位：千人）。该数据集源于ILOSTAT旗舰统计数据库，旨在填补亚洲区域劳动移民系统化数据的长期空白，为研究劳动力市场动态、全球化背景下的人口流动及可持续发展目标（SDG）中的体面劳动指标提供关键支撑。作为目前覆盖亚洲国家时间跨度最长、粒度最细的公开数据集之一，它已被广泛应用于移民政策分析、经济预测及区域劳动市场建模领域，显著推动了跨境流动人口研究的数据标准化进程。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：1）移民统计领域的碎片化问题——各国在移民定义、数据采集方法和统计口径上存在显著差异，导致跨国家、跨时期的数据可比性受限；2）构建过程中需协调多源行政记录与调查数据，ILO虽通过ICLS定义进行数据协调，但源数据标注（如断裂序列、权值调整）仍需用户审慎处理；3）亚洲国家覆盖面不均，如科威特、泰国等国观测值极少（仅3-29条），可能引入估计偏差；4）时间序列的不连续性（部分国家早期数据缺失）对长期趋势分析构成障碍。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中亚洲14个国家自1992年至2024年间的工作年龄外国出生人口流入数据，涵盖性别与出生国等关键维度的细分观测值。经典的使用场景集中于跨国劳动力迁移的时空计量分析，研究者可借助时间序列建模工具，追踪亚洲各国劳动年龄移民流入量的长期演变轨迹，识别区域性的迁移热点与低谷期。通过性别维度的拆分，能够深入探讨男性与女性外籍劳工在流入模式上的差异，为性别视角下的劳动力市场研究提供坚实的数据基础。该数据集还支持构建面板数据模型，结合国家层面的经济指标，揭示移民流动与经济发展阶段之间的内在关联。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界已衍生出一系列富有影响力的经典工作。在方法论层面，研究者开发了适用于稀疏时间序列的插值与预测算法，以应对部分国家年份数据缺失的挑战，显著提升了亚洲移民流动数据的完整性与可用性。在实证研究方面，学者结合该数据集与国家经济统计，构建了移民流入与GDP增长、失业率波动之间的动态面板模型，发现适龄外籍劳工的流入对亚洲主要经济体的劳动生产率具有非线性促进效应。另有工作聚焦于性别差异，利用该数据集的性别细分字段，系统刻画了亚洲女性移民在跨国流动中的职业选择与工资溢价模式，丰富了女性劳动经济学的研究视角。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力流动性与区域经济一体化研究加速演进的背景下，该数据集聚焦于亚洲14国1992至2024年间劳动年龄外来人口的流入动态，按性别与出生国进行精细化分解，为跨国人口迁移与劳动力市场匹配的前沿议题提供了珍贵时序证据。当前研究方向主要围绕国际移民流量的结构性变化与劳动力供需错配展开，借助ILOSTAT权威统计与标准化分类，研究者得以精准追踪迁入人口的性别构成、来源国分布及时间趋势，并与亚洲新兴经济体产业升级、劳动力短缺等热点事件相呼应。该数据集通过开源许可与HuggingFace平台赋能，显著降低了时空计量与机器学习门槛，推动了从静态截面分析向动态预测建模的范式跃迁，对理解全球化重塑下的人口再配置、政策评估与可持续发展具有深远意义。