electricsheepasia/asia-ilo-emp-tnif-sex-rt-informal-tourism-sector-employment-rate

该数据集包含亚洲20个国家在2008年至2025年期间的非正规旅游业就业率（%）数据，共计264个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并筛选亚洲国家代码。数据集包含唯一的指标EMP_TNIF_SEX_RT，表示非正规旅游业就业率。数据按性别维度细分（总计、男性、女性），并包含国家代码、年份、观测值、数据来源、观测状态等字段。数据以年度频率发布，部分数据可能带有暂定或不可靠等状态标志。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，旨在为亚洲提供统一的、适合机器学习的数据层。This dataset contains 264 observations of informal tourism sector employment rate (%) data across 20 Asia countries, spanning 2008–2025. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, retrieved via REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. The dataset covers one distinct indicator: EMP_TNIF_SEX_RT (Informal tourism sector employment rate). Data is disaggregated by sex (total, male, female) and includes columns for country code, year, observed value, data source, observation status, and other metadata. The data is annual frequency, with some observations flagged as provisional or unreliable. The dataset is repackaged by Electric Sheep Asia as part of a unified, ML-ready data layer for Asia on HuggingFace.

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统计数据库，通过调用REST API接口直接获取原始指标数据，筛选出亚洲20个国家的观测记录。数据经过ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，整合了各国劳动力调查、住户收入调查等多源微观数据。Electric Sheep Asia团队对原始数据进行重新打包，将其整理为兼容Hugging Face Datasets库的Parquet格式，并标注了数据来源与处理痕迹，确保可追溯性。

使用方法

用户可通过Hugging Face Datasets库的load_dataset函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码筛选特定国家的子集，或基于时间序列对指定指标进行可视化。此外，可通过透视表操作构建以年份为行、国家为列的矩阵视图，便于进行跨国比较与趋势分析。数据集遵循CC-BY-4.0许可协议，使用时需注明原始数据来源及Electric Sheep Asia的重新打包工作。

背景与挑战

背景概述

在劳动力统计领域，非正规就业的量化分析对理解发展中国家经济结构及旅游业可持续发展至关重要。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过ILOSTAT平台发布，并由Electric Sheep Asia重新整合，聚焦亚洲20个国家2008至2025年间旅游部门非正规就业率（EMP_TNIF_SEX_RT），共计264条观测记录。研究团队依据国际劳工统计学家会议定义，从各国劳动力调查等官方数据源中统一提取，形成跨性别维度的标准化面板数据。该数据集的发布填补了亚洲区域旅游非正规就业系统化比较的空白，为政策制定者与研究者评估旅游业对可持续发展目标（SDG 8）的贡献提供了权威基础，推动了劳动经济学与旅游学交叉领域的实证分析。

当前挑战

该数据集所面临的核心挑战在于解决旅游部门非正规就业测度的领域难题：非正规就业本身缺乏统一定义，且旅游业的季节性与跨行业特性加剧了统计口径的复杂性。在构建过程中，数据质量的保障是一大挑战——各来源国调查方法差异显著，需甄别出ILO选定的‘最佳来源’（如巴林以公司调查为主，蒙古依赖劳动力调查），并处理因方法修订导致的序列中断（‘Break in series’标记）。此外，观测年份分布极不平衡，蒙古拥有42条记录而阿富汗仅3条，导致面板结构稀疏，在时间序列建模中需应对弱回归问题。数据还包含‘不可靠’状态标记（如刚果观测值），要求使用者具备审慎的预处理策略。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与旅游可持续发展交叉研究领域，该数据集的核心价值在于为亚洲地区旅游业非正规就业率的量化分析提供了标准化的时序面板基础。研究者可借助其按性别、国家与年度细分的观测结构，构建固定效应模型或随机效应模型，探究非正规旅游就业在区域间的演变模式及结构性差异。通过跨年度的时间序列数据，学术界得以识别重大外部冲击或政策干预对旅游从业人员非正规化程度的影响轨迹，从而支撑起关于劳动力市场脆弱性与正规化进程的实证讨论。

解决学术问题

该数据集直接回应了发展中国家旅游业非正规就业测度缺乏国际可比性这一长期困扰学界的瓶颈。凭借国际劳工组织统一规范的统计口径，解决了因各国调查方法迥异而导致的数据不可比问题。依托覆盖20个亚洲经济体、跨度近二十年的观察值，学者得以突破单一案例局限，开展跨区域的多层次分析，检验旅游产业增长与就业正规性之间的非线性关系，并探讨性别维度下非正规就业的分化机制。其在SDG体面工作目标框架下，为评估亚洲旅游业可持续转型提供了不可或缺的量化支撑。

实际应用

在政策制定与国际组织实践中，该数据集为亚洲各国劳动部门评估旅游产业就业质量提供了可操作的基准工具。国际劳工组织及其合作方能够利用其中的时序指标，监测国家层面在推进旅游从业人员正规化进程上的实际成效，识别亟需干预的高脆弱性群体。对于世界银行、亚洲开发银行等多边开发机构而言，非正规就业率数据被整合进了投资项目的风险评估体系，用以衡量旅游业援助举措是否切实改善了劳动条件。旅游业协会与企业也可据此优化人力资源战略，对标区域同行探索提高岗位正规性的可行路径。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚洲旅游经济复苏与劳动力市场结构性变革的交汇点上，该数据集聚焦于非正规旅游业就业率的跨国时序分析。当前研究前沿正借助这一ILOSTAT整理的高频面板数据，深入探究2008至2025年间20个亚洲国家旅游从业者在性别维度上的就业脆弱性演变。结合后疫情时代旅游业数字化转型与可持续生计议题，研究者利用机器学习模型对非正规就业率进行时空预测，并评估各国劳动政策干预对改善女性从业者处境的实际效能。该数据集为揭示亚洲区域旅游经济中非正规部门的韧性机制、推动体面工作指标的本土化监测提供了关键实证基础。