electricsheepasia/asia-ilo-pop-2wap-sex-age-nb-working-age-population-by-sex-and-age-un-estimates

该数据集包含亚洲49个国家1990年至2030年间的劳动年龄人口数据，按性别和年龄细分。数据基于联合国2024年7月的估计和预测，以千人为单位。数据集来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过亚洲国家代码过滤。它包含168,756个观测值，涵盖一个主要指标（POP_2WAP_SEX_AGE_NB），用于描述劳动年龄人口分布。数据结构包括国家代码、来源、指标、性别、年龄分类、年份和观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains working-age population data by sex and age for 49 Asia countries from 1990 to 2030, based on UN estimates and projections as of July 2024 in thousands. It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asian country codes. The dataset includes 168,756 observations covering one distinct indicator (POP_2WAP_SEX_AGE_NB) related to population distribution. The schema comprises columns such as country code, source, indicator, sex, age classification, year, and observed value, making it suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Repackaged by Electric Sheep Asia and 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REST API接口直接获取指标ID为POP_2WAP_SEX_AGE_NB的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT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处理，数据集中以source.label字段标记数据来源，确保数据可追溯性。最终由Electric Sheep Asia团队重新打包，形成包含168,756条观测记录的整洁数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载数据集，并转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型用例包括：按国家代码过滤特定国家数据以分析其劳动年龄人口演变；按指标排序生成时间序列并绘制趋势图；通过数据透视表构建国家×年份矩阵，便于跨区域对比。数据集以Parquet格式存储，支持高效读取，适合机器学习和时间序列预测任务，如劳动力市场建模或人口结构分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库于2024年7月发布，经Electric Sheep Asia团队重新打包后以HuggingFace数据集形式呈现，聚焦于亚洲49个国家1990年至2030年间按性别和年龄划分的劳动年龄人口估计与预测数据。作为全球劳动统计领域的权威来源，ILOSTAT通过整合各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元数据，为研究人口结构变化与劳动力市场动态提供了关键支撑。该数据集涵盖168,756条观测值，其核心研究问题在于揭示亚洲地区劳动年龄人口的时空分布特征与演化趋势，对于评估区域可持续发展目标中的体面劳动指标、制定人口政策及劳动力资源规划具有重要参考价值。通过标准化指标POP_2WAP_SEX_AGE_NB的统一描述，该数据集促进了跨国比较分析与时序建模研究，成为连接宏观人口估算与微观实证分析的重要桥梁。

当前挑战

该数据集主要应对的领域挑战在于，亚洲各国劳动年龄人口数据存在统计口径不一致、采集频率差异大及历史数据缺失等问题，导致难以进行可靠的跨区域对比与长期趋势推断。ILOSTAT通过采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调，并筛选各国家年份的最佳来源观测值，一定程度上缓解了数据异质性问题，但模型估计值与实际调查值之间的偏差仍构成分析隐患。构建过程中面临的挑战包括：需从REST API批量获取原始数据并过滤49个亚洲国家的ISO3代码，处理不同来源的标识标注以保障可追溯性；同时需应对性别的三重分类（总、男、女）与年龄细分维度可能存在的稀疏矩阵问题，以及1990至2030年间部分国家特定年份数据缺失导致的插值不确定性。此外，数据集仅提供年度频率观测，忽略了季度或月度波动中的短期劳动力市场信号，限制了在高频预测模型中的应用范围。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了亚洲49个国家1990年至2030年间按性别和年龄分层的工作年龄人口估算数据，共计168,756条观测记录。其最为经典的运用在于支撑劳动经济学与人口学领域的时间序列分析，研究者可借助该数据追踪亚洲各国劳动力供给的长期演变趋势，通过性别与年龄维度的交叉切分，精准刻画不同亚群在劳动力市场中的参与特征，从而为区域经济发展模式的比较研究提供坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了亚洲劳动经济学研究中长期存在的面板数据稀疏与跨国可比性不足的困境。它解决了如何系统量化人口结构转型对劳动力供给动态影响的核心学术问题，使学者得以跨越国家边界，在统一的时间框架内审视性别与年龄构成如何塑造劳动参与率、失业率及就业质量。这一资源对检验人力资本理论、性别不平等与人口红利假说等经典命题至关重要，极大推动了亚洲劳动市场实证研究的严谨性与深度。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、政府智库及发展机构提供了制定区域劳动力政策的量化依据。例如，通过预测特定国家或年龄段的劳动力规模变化，决策者可以前瞻性地规划教育资源配置、社会保障体系与就业促进措施。在跨国企业进行亚太市场人力成本评估与投资决策时，该数据也能辅助分析潜在劳动力供给的充沛程度与结构特征，从而优化区域布局策略。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场格局加速重塑的当下，该数据集聚焦亚洲地区劳动年龄人口在性别与年龄维度的精细化分布，为人口经济学与可持续发展研究提供了高分辨率数据底座。前沿研究正依托此数据深入剖析亚洲各国‘人口红利’的消退时序与性别差异化影响，尤其关注中国、印度等人口大国在迈向2030年过程中的劳动力供给弹性、老龄化冲击及其对产业转移与经济增长潜力的连锁效应。结合ILO最新就业预测与联合国人口展望，该数据集成为量化分析亚洲区域内部劳动年龄人口‘结构性短缺’风险的枢纽工具，有力支撑了关于自动化替代、性别平等就业政策及跨境劳动力流动模拟的前沿探索，其跨时40年的面板结构更是打破了传统微观普查数据的时空局限，推动了时间序列预测与因果推断方法在劳动经济学中的实证革新。