electricsheepasia/asia-ilo-ees-tour-sex-jbc-nb-tourism-sector-employees-by-sex-and-type-of-job-co

该数据集包含亚洲16个国家从2011年至2025年的旅游业员工数据，按性别和合同类型分类（以千计），共有746个观测值。数据源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过重新打包，旨在提供亚洲地区旅游部门劳动力统计的标准化、机器学习就绪数据。数据集涵盖指标EES_TOUR_SEX_JBC_NB，包括国家代码、年份、观测值、数据来源和分类维度（如性别）等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains tourism industry employee data from 16 Asian countries spanning 2011 to 2025, categorized by gender and contract type (unit: thousands), with a total of 746 observations. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), and has been repackaged to provide standardized, machine learning-ready labor statistics for the tourism sector in Asia. The dataset includes the indicator EES_TOUR_SEX_JBC_NB, with fields such as country code, year, observed value, data source, and categorical dimensions (e.g., gender), and is applicable to tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting.

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数据库，涵盖了2011年至2025年间亚洲16个国家旅游部门员工按性别与合同类型划分的就业数据，共计746条观测记录。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行了标准化处理，原始调查微观数据来源于劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多种渠道。Electric Sheep Asia团队对数据进行了重新打包和整理，确保格式统一且易于机器读取。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，只需一行代码`load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-ees-tour-sex-jbc-nb-tourism-sector-employees-by-sex-and-type-of-job-co')`即可获取训练集并转换为pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家筛选（如过滤印尼数据）、按指标进行时间序列可视化（如绘制旅游就业人数变化曲线），以及通过数据透视表构建国家×年份的矩阵，便于进行面板数据分析。数据集以cc-by-4.0许可发布，使用时应注明原始来源和Electric Sheep Asia的重新打包贡献。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Asia重新封装后呈现于HuggingFace平台，聚焦于亚洲16国旅游业从业人员的性别与合同类型分布（单位：千人）。数据集覆盖2011至2025年间746条观测记录，核心指标为EES_TOUR_SEX_JBC_NB，即按性别与劳动合同类型划分的旅游业雇员数量。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，依托国家劳动力调查、家计调查及行政记录等多元渠道，对数据进行国际劳工统计学家会议（ICLS）定义下的标准化处理。这一数据集填补了区域旅游业劳动力结构细分数据的空白，为研究亚洲旅游经济中的性别平等与就业形式多样性提供了关键实证基础，对可持续发展目标（SDGs）中体面工作维度的监测具有重要推动作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战涵盖领域问题与构建过程两方面。在领域层面，旅游业作为亚洲经济支柱之一，其就业数据长期缺乏跨国的性别与合同类型细分统计，导致对非正规就业、性别工资差距及劳动力流动性的分析受限于数据稀疏性。构建过程中，数据来源的异质性构成首要挑战：各国原始调查方法、指标定义及采样频率差异显著，如巴基斯坦数据覆盖至2025年而柬埔寨仅至2019年，时段不均衡削弱了纵向可比性。此外，部分观测值被标记为“不可靠”（U）或存在方法修订断点（如I11:264），需谨慎处理数据质量标识对建模鲁棒性的影响。多来源选取“最佳来源”的规则虽提升一致性，却可能掩盖原始调查间的系统偏差，对时间序列预测与面板回归分析提出预处理难题。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与旅游研究交叉领域，该数据集被广泛用于分析亚洲地区旅游从业者的雇佣结构特征。研究者可借助性别与合同类型两个关键维度，剖析不同国家在旅游就业中的性别差异与用工灵活性。其时间跨度覆盖2011至2025年，为追踪后疫情时代旅游业复苏进程中的就业动态提供了稀有时序证据。通过面板数据建模，学界能够系统考察亚洲新兴经济体在旅游就业质量上的异质性路径。

解决学术问题

该数据集精准回应了旅游业就业研究中长期存在的跨国比较数据匮乏问题。传统研究受限于单一国家案例或截面数据，难以揭示旅游用工模式的区域演化规律。此数据使学者得以量化性别与合同制度如何塑造旅游从业者的脆弱性，并评估国际劳工组织体面劳动议程在旅游业中的落地效果。它为验证旅游驱动发展与就业极化理论提供了标准化实证基础，推动了包容性旅游增长议题的科学化讨论。

实际应用

在实际决策层面，数据集可协助政府与多边机构监测亚洲各国旅游就业的性别平衡与合同保障水平。例如，通过观测特定国家女性旅游从业者占比及其无固定期限合同比例的变化，政策制定者能够精准设计促进青年与女性就业的干预措施。世界旅游组织和各国旅游部可利用该数据编制旅游就业统计年报，识别劳动力市场性别隔离与就业非正规化风险区域，进而优化旅游人力资源战略规划。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集聚焦于亚太地区旅游业就业结构的性别分化与合同类型异质性研究，尤其在后疫情时代全球旅游经济复苏的背景下，通过ILOSTAT标准化指标追踪16个亚洲国家2011至2025年间旅游从业者按性别与劳动合同类型划分的雇佣态势，为揭示非正规就业中的性别不平等、数字化转型对旅游业就业形态的冲击以及政策干预效果提供了高颗粒度的纵向证据，其跨年度面板数据已被用于构建劳动力市场流动性预测模型与联合国可持续发展目标（SDG 8.5）进展评估，成为连接微观劳动者权益与宏观产业政策的关键桥梁。