electricsheepasia/asia-ilo-emp-publ-sex-age-nb-public-sector-employment-by-sex-and-age-thousands

该数据集名为亚洲公共部门就业按性别和年龄划分（千计）| ILOSTAT，是一个关于亚洲地区公共部门就业情况的表格数据集。它包含8,685个观测值，覆盖35个亚洲国家，时间跨度为1997年至2025年。数据集的核心指标是EMP_PUBL_SEX_AGE_NB，即按性别和年龄划分的公共部门就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动统计的主要来源，基于国家劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录等数据。数据集经过筛选和标准化处理，包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类、观测值及其状态标志等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，可用于分析亚洲各国公共部门就业的趋势和模式。This dataset is named Public sector employment by sex and age (thousands) | Asia (ILOSTAT) and is a tabular dataset on public sector employment in Asia. It contains 8,685 observations across 35 Asian countries, spanning the years 1997 to 2025. The core indicator is EMP_PUBL_SEX_AGE_NB, which measures public sector employment by sex and age in thousands. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics based on national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. The dataset is filtered and harmonized, and includes fields such as country codes, years, sex disaggregation (total, male, female), age classification, observed values, and status flags. It is suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, enabling analysis of trends and patterns in public sector employment across Asia.

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，通过其REST API直接提取指标EMP_PUBL_SEX_AGE_NB的原始数据，并依据ISO3国家代码筛选出覆盖35个亚洲国家的观测记录。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等微观数据进行协调与标准化处理，确保数据口径一致。数据集中每一条观测都保留了来源标识（source.label），便于追溯原始调查渠道，从而构建起一个透明、可复现的亚洲公共部门就业统计数据集。

特点

该数据集汇集了自1997年至2025年间亚洲35个国家的8,685条观测记录，核心指标为按性别与年龄分组的公共部门就业人数（单位：千）。数据在性别维度上细分为总计、男性和女性三类，在年龄维度上通过分类变量classif1实现分层，如15岁及以上青年与成年群体。同时，数据集包含了观测状态标记（如不可靠值）以及系列中断、方法论变更等注释信息，为使用者提供了详尽的数据质量警示，有助于在时间序列分析与跨国比较中审慎评估数据局限性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库调用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。例如，可依据国家代码（ref_area）筛选特定国家的子集，或按指标排序生成时间序列图，直观观察公共部门就业人数的演变趋势。此外，利用pivot_table函数可将数据重塑为国家与年份的矩阵，便于进行面板数据分析或跨国比较。数据集结构清晰，列名包含地区、性别、年龄、时间与观测值等关键字段，适合用于分类、回归及时序预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库整理发布，并经Electric Sheep Asia于2025年重新打包，聚焦于亚洲地区公共部门就业的性别与年龄结构。ILOSTAT作为全球劳动统计领域的权威来源，自创立以来持续为超过200个经济体提供标准化指标，其数据基于各国劳动力调查、行政记录等多元渠道，经国际劳工统计学家会议（ICLS）定义统一后产出。该数据集覆盖1997至2025年间35个亚洲国家的公共部门就业人数，以千人为单位，按性别与年龄分层，旨在揭示亚洲公共劳动力市场的结构性演变。这一研究问题对理解亚洲国家在公共政策、性别平等与人口老龄化背景下的劳动力配置具有重要参考价值，被广泛应用于比较劳动经济学与可持续发展目标（SDG）的监测中。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于弥补亚洲公共部门就业微观数据的碎片化与不可比性。由于各国统计机构在调查方法、年龄分组与数据质量上存在显著差异，直接进行跨国比较面临巨大障碍。ILOSTAT通过统一分类与标注数据来源标签，为研究者提供了可供时间序列与横截面分析的基础框架。然而，构建过程中亦面临多项挑战：其一，数据存在年度频率限制，部分国家缺失月度或季度观测，削弱了高频波动分析的能力；其二，同一国家不同年份可能因调查方法修订（如断点标注“Break in series”）而导致一致性断裂；其三，观测状态标注为“不可靠”的条目需审慎处理，增加了数据清洗与插补的复杂度。此外，人口较少国家的样本量稀疏，进一步限制了亚群体分析的信度。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1997年至2025年间35个亚洲国家的公共部门就业人数，按性别和年龄维度进行细分，涵盖8685条观测值。其经典使用场景在于为劳动经济学与人口统计学交叉领域提供标准化的面板数据，支持研究者开展跨国比较分析，例如探究亚洲各国公共部门就业规模的长期演变趋势、性别差异的动态特征，以及不同年龄段劳动力在公共部门中的结构性分布。数据的时间跨度与地理覆盖度使其成为构建回归模型与时间序列预测的理想基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、国家劳动部门及政策智库提供了清晰的决策支持工具。例如，政策制定者可通过性别维度的就业分解数据，识别公共部门中女性就业覆盖率的薄弱区域，从而设计更具包容性的就业促进计划。此外，人力资源规划机构能够依据年龄分层数据预测未来十年内公共部门的人才更替需求。数据亦可用于跨国业务拓展中的劳动力市场评估，帮助跨国企业与投资方理解特定国家公共治理的劳动力基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了若干标志性的研究工作。一方面，基于其时间序列与分层结构，研究者开发了面向亚洲新兴经济体的公共就业弹性估计模型，探讨政府雇佣与经济周期之间的联动关系。另一方面，数据集催生了结合性别视角的跨国政策评估分析，例如日本、菲律宾与土耳其的公共部门就业性别隔离研究被频繁引用。此外，该数据集还作为训练数据出现在针对ILO劳动指标的可解释预测模型中，推动了结构化表格数据在社会科学预测领域的应用探索。