electricsheepasia/asia-ilo-how-xees-sex-ins-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-by

该数据集包含亚洲地区按性别和公共/私营部门划分的雇员实际平均每周工作小时数，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集涵盖30个亚洲国家，时间跨度为1997年至2025年，包含2,245个观测值和1个核心指标（HOW_XEES_SEX_INS_NB）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过标准化处理，包括国家代码、数据来源、指标分类、时间、观测值及状态等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，重点关注劳动统计中的工作时间分析。This dataset contains mean weekly hours actually worked per employee by sex and public/private sector in Asia, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It covers 30 Asian countries from 1997 to 2025, with 2,245 observations and one core indicator (HOW_XEES_SEX_INS_NB). Data is pulled from the ILOSTAT REST API and normalized, including fields such as country codes, data sources, indicator classifications, time, observed values, and status flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, focusing on labor statistics related to hours of work.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动统计的广袤领域中，工时数据是衡量经济活力与劳动者福祉的核心指标之一。该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库构建，通过调用其REST API直接获取原始数据，并过滤出亚洲地区的ISO3国家代码。ILOSTAT对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调和标准化处理，确保了跨国家、跨时期数据的可比性。最终，数据集以Parquet格式封装，经由Electric Sheep Asia管道标准化处理后发布至HuggingFace，为研究者提供了一个即取即用的机器学习就绪数据层。

使用方法

使用该数据集极为便捷，研究者可通过HuggingFace的datasets库以一行代码加载：`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-how-xees-sex-ins-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-by")`。加载后，数据可直接转换为Pandas DataFrame进行深入分析，例如按国家筛选特定子集、按时间序列绘制特定指标变化趋势，或利用透视表构建国家-年度矩阵以进行面板数据分析。这种标准化的接口与格式设计，大幅降低了数据获取与预处理的门槛，使研究者能够将精力集中于劳动经济学、社会政策等领域的实质性探索。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年创建，经Electric Sheep Asia重新打包并发布于HuggingFace平台，聚焦于亚洲30个国家1997至2025年间按性别及公共/私营部门划分的雇员平均每周实际工作小时数。作为ILOSTAT数据库的子集，它承载了ILO在劳动统计领域长达数十年的数据协调与标准化工作，旨在为研究人员和政策制定者提供关于亚洲地区工时模式的可靠纵向数据。其核心研究问题在于揭示亚洲各国工时的时间演变趋势及性别与部门间的结构性差异，为劳动力市场分析、国际比较及可持续发展目标（SDG）的监测提供基础性支撑。凭借ILO在劳动统计领域的权威性以及覆盖近三十年、多国别、多维度的高质量观测值，该数据集已成为相关领域实证研究中不可或缺的参照基准。

当前挑战

领域层面的挑战在于工时数据的跨国可比性：亚洲各国在数据采集方法、调查设计、周期性及定义分类上存在显著差异，ILOSTAT虽通过国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行调和，但原始调查的异质性仍可能削弱跨区域推断的稳健性。构建过程中，数据整合面临多重困难：首先需从ILO的REST API中提取庞杂的原始数据，并精确过滤至亚洲国家ISO3代码集合；其次要处理因调查方法修订或中断导致的序列断裂（如obs_status标记的“Break in series”），这些非随机缺失值会干扰趋势分析；此外，多来源数据融合时需依据ILO选取的“最佳来源”进行取舍，该决策过程直接影响观测值的一致性与代表性，对时间序列建模的可重复性构成潜在挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了1997年至2025年间30个亚洲国家员工每周实际工作小时数的观测数据，并按性别和公共/私营部门进行细分。在经典使用场景中，研究者常将其用于时间序列预测，通过构建回归模型或时序模型（如ARIMA、LSTM）来预测未来工作小时数的变化趋势。此外，该数据集也被广泛应用于分类任务，例如基于工作小时数特征对国家、性别或部门进行分类分析，以揭示不同群体间的劳动强度差异。其精细的分层结构（包括性别、制度部门等维度）使其成为检验劳动力市场分层理论的理想数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了亚洲地区劳动时间研究中长期存在的数据碎片化与可比性不足问题。通过国际劳工组织（ILO）协调一致的统计口径，研究者得以消除因各国调查方法差异带来的偏差，从而精确评估性别与部门间的工作时间不平等现象。在学术层面，它支撑了对亚洲劳动力市场结构化特征的深入探索，例如女性在公共与私营部门中的工作负担差异，以及经济波动对每周工时的影响机制。这些研究成果为劳动经济学中的效率工资理论、性别歧视假说以及部门二元结构论断提供了实证依据，推动了区域劳动政策研究从定性描述向定量建模的转变。

实际应用

在现实世界中，该数据集为政府机构与国际组织监测亚洲劳动力市场健康状况提供了关键参考。国际劳工组织可据此追踪各国实现体面劳动目标的进展，评估公共部门与私营部门在工时安排上的合理性。各国劳动部门可利用其中细分的性别数据，制定针对性的工时缩减政策或超时工作监管法规，例如识别女性过度劳动的行业并优化劳动保护措施。企业人力资源管理者也能借助这些历史趋势，合理规划岗位轮换与人力资源配置，避免因工时过长引发的员工健康与生产率下降问题。此外，非政府组织可依据这些数据倡导公平劳动实践，推动区域劳动标准的协调统一。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集围绕亚洲30个国家1997至2025年间按性别与公私部门划分的周均实际工作小时数，为劳动经济学与政策研究提供了纵贯面板数据。当前前沿研究方向聚焦于疫情后工作模式的结构性变迁，尤其是女性劳动参与率与公私部门工时差异的长期演化趋势，结合ILOSTAT这一权威国际劳工统计源，该数据可支撑关于非正规就业弹性化、性别薪酬差距以及亚太区域体面劳动目标（SDG 8）实现路径的实证分析。其在跨国比较与时间序列预测中的高兼容性，使其成为理解亚洲劳动力市场韧性及制度变迁的关键工具。