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该数据集包含亚洲30个国家公共部门雇员实际每周平均工作小时数的统计数据，时间跨度为1997年至2025年，共741条观测记录。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖了1个核心指标（HOW_PUBE_SEX_NB），即公共部门雇员实际每周平均工作小时数。数据集提供了国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性）、观测年份、观测值、观测状态及相关注释等信息。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，采用CC-BY-4.0许可协议。This dataset contains 741 observations of mean weekly hours actually worked per employee in the public sector across 30 Asia countries, spanning from 1997 to 2025, covering 1 distinct indicator. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, focusing on public sector workers. It includes fields such as country code, country name, source, indicator code, indicator name, sex disaggregation (total, male, female), observation year, observed value, observation status, and related notes. The data is annual frequency, harmonized by ILO, and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset is 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，聚焦于亚洲地区公共部门雇员平均每周实际工作小时数。数据通过ILOSTAT REST API直接抽取，并依据亚洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT利用国际劳工统计学家会议定义对原始调查微观数据进行统一协调，确保数据的一致性和可比性。数据集共包含741条观测记录，覆盖30个亚洲国家，时间跨度从1997年至2025年，由Electric Sheep Asia重新打包整理，以Parquet格式发布，便于机器学习任务直接调用。

特点

该数据集以单指标多维度为特色，核心指标为公共部门雇员平均每周实际工作小时数，同时提供性别（总、男、女）维度的细致分解。数据结构清晰，包含国家代码、来源标签、观测值及状态标志等16个字段，便于用户追踪数据的溯源与质量。数据覆盖时间范围长、国家多样性强，且标注了ILO选定的最佳来源及可能的序列断裂等质量提示，为时间序列分析和跨国比较提供了可靠基础。整个数据集遵循CC-BY-4.0许可，兼具开放性与可复现性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据，使用`load_dataset()`函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家，可依据`ref_area`字段进行筛选；若需分析时间序列趋势，可按指示器代码过滤后按年份排序。此外，支持透视操作以实现国家-年份矩阵的构建，便于跨区域比较。数据集也兼容表格分类、回归及时间序列预测任务，研究人员可直接利用其结构化列进行特征工程或建模工作。

背景与挑战

背景概述

公共部门就业人员的劳动时间数据是衡量劳动力市场效率与工作条件的重要指标，尤其对于亚洲地区快速发展的经济体而言，此类数据对于制定劳动政策与评估可持续发展目标至关重要。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2025年整理并重新打包，由Electric Sheep Asia团队发布，覆盖30个亚洲国家、1997年至2025年间共741条观测记录，聚焦于‘公共部门雇员实际工作的平均每周小时数’这一核心指标。数据源自各国劳动力调查、家计调查及行政记录，经ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一整合，为区域劳动经济分析提供了权威、可比较的时间序列数据，有力推动了亚洲公共部门劳动模式的研究。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域研究的复杂性上：公共部门工时数据的采集需兼顾不同国家在公共部门界定、工时统计标准（如是否包含加班、间歇时间）及调查频率上的差异，跨区域比较常因定义不一致而产生偏差。构建过程中，ILOSTAT虽通过统一标准缓解此问题，但30个国家涉及多种数据源（如不同年份的劳动力调查），存在时间序列不连续、因方法论修订导致的序列中断等问题，数据集中‘obs_status’和‘note_indicator’字段记录了此类‘Break in series’标记。此外，数据仅以年度频率呈现，缺失月度或季度的高频细节，且部分国家观测点较少（如仅18条记录），限制了精细时间序列建模与政策推断的鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共政策研究领域，该数据集的核心价值在于揭示亚洲各国公共部门雇员的工时特征及其演变规律。研究人员常利用其按性别、国家与年份三个维度精心组织的面板数据结构，构建混合效应模型或固定效应回归，以量化分析公共部门工时在不同经济发展阶段、不同性别群体间的差异。例如，通过纵向比较菲律宾（2001–2023）与柬埔寨（1997–2023）的周平均工作时长，可以洞察工业化进程对公共部门劳动强度的差异化影响。该数据集的特有优势在于其跨30个亚洲国家、近三十年的覆盖范围，为探索亚洲公共部门劳动力市场的宏观变迁提供了不可多得的标准化数据基础。

解决学术问题

该数据集直面亚洲公共部门工时研究中长期存在的数据碎片化与可比性缺失这一关键学术瓶颈。通过ILOSTAT统一的方法论与ICLS定义对各国调查微观数据进行标准化处理，它解决了跨国别、跨时期工时数据因来源各异而难以进行稳健比较的困境。研究者得以首次在统一的实证框架下检验经典假说，例如经济增长是否必然伴随公共部门工时的减少，或女性在公共部门的劳动供给弹性是否与男性存在系统性差异。其严谨的统计状态标签与数据质量注释，更赋予了学术分析高度的可复现性，从而推动劳动经济学领域在亚洲公共就业议题上的理论建构与实证向纵深发展。

衍生相关工作

该数据集已催生出多项经典衍生研究工作，其中最典型的应用包括亚洲公共部门劳动生产率的跨国收敛性分析，以及性别工时差距的决定因素分解研究。研究团队在此基础上构建了动态面板数据模型，结合世界银行的国家治理指标，深入探索制度质量对公共部门劳动投入的影响机制。另有学者以此为核心数据，利用时间序列预测方法构建亚洲主要经济体的公共部门工时预警系统，为劳动力市场的应急响应提供前瞻性参考。这些工作不仅印证了该数据集在学术研究中的基础支撑作用，也推动了劳动经济学与公共管理学的交叉融合创新。