electricsheepasia/asia-ilo-how-toue-sex-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-in

该数据集包含亚洲23个国家旅游业员工平均每周实际工作小时数的329个观测值，时间跨度为2010年至2025年，涵盖1个具体指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涉及就业、工作时间等劳动统计主题，并按照性别（总计、男性、女性）进行细分。数据集以表格形式呈现，包含国家代码、年份、观测值、数据来源、指标代码等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 329 observations on the average weekly actual working hours of tourism industry employees across 23 Asian countries, covering the period from 2010 to 2025, and includes one specific indicator. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), focusing on labor statistics topics such as employment and working hours, and is disaggregated by gender (total, male, female). The dataset is presented in tabular format, with columns including country code, year, observation value, data source, indicator code, etc., and is applicable to tasks such as table 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统计数据库，聚焦于亚洲地区旅游部门雇员的周均实际工作时长。数据通过ILOSTAT REST API直接拉取，并针对亚洲23个国家的ISO3代码进行过滤，最终汇集了2010年至2025年间的329条观测值。ILO的统计部门依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等原始微观数据进行标准化处理，以确保跨国的可比性。每个观测值均附带来源标签，便于追溯数据质量与出处。该数据集由Electric Sheep Asia重新打包为Parquet格式，通过HuggingFace平台发布，旨在为研究人员提供即开即用的机器学习就绪数据。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载该数据集，仅需一行代码`load_dataset()`即可将其转换为Pandas DataFrame，便于后续分析。具体操作上，用户可以按国家代码（如'IDN'）进行筛选，以聚焦特定区域的旅游劳动力市场特征；也可针对单一指标，按时间排序后绘制时序图，直观观察工作时长的年度变化趋势。对于需要跨国家比较的场景，推荐使用数据透视功能，将数据重塑为以年份为行、国家为列的矩阵形式，从而高效开展面板数据分析或构建预测模型。

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重新打包至HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于亚洲23个国家旅游部门雇员的平均每周实际工时，旨在通过329条年度观测数据（2010–2025年）揭示区域劳动力市场的动态特征。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集依托国际劳工统计学家会议（ICLS）统一标准，整合了各国劳动力调查与行政记录，为研究旅游行业就业质量、工作时间国际比较以及可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标的量化评估提供了标准化基准。其发布填补了亚洲旅游部门工时数据的碎片化空白，对区域经济政策制定与跨国劳动力研究具有重要推动作用。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战在于旅游部门工时数据的高度异质性：各国统计口径差异（如兼职与全职界定）、季节性波动对年度均值的扭曲效应，以及非正式经济中未记录工时的系统性低估，均增加了跨区域比较的难度。构建过程中的挑战包括：多源数据（劳动力调查、行政记录等）的清洗与归一化，ILO在选取‘最优来源’时需应对同一国家同年份的多源冲突；数据质量标记（如‘序列断裂’、‘临时性’）的解读与处理；以及仅保留年度频率导致的月度/季度高频动态信息丢失，限制了细粒度波动分析的能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于亚洲23个国家2010至2025年间旅游业雇员平均每周实际工作小时数，涵盖329条观测记录，是劳动经济学与旅游管理交叉领域中极为珍贵的细粒度面板数据。经典使用场景集中于跨国旅游业劳动投入的时序分析，研究人员可借此探究亚洲各国旅游业工作强度的演变规律，对比不同经济发展水平国家间的工作时长差异，或结合性别维度揭示旅游业中女性与男性劳动负荷的结构性特征，为理解亚洲旅游业劳动力市场的动态变迁提供坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集直接回应了旅游经济学中关于劳动力使用效率与工作条件评估的核心学术问题。它解决了以往因数据匮乏而难以开展的亚洲旅游业劳动强度跨国比较研究，助力学者揭示旅游业季节性波动与工作时间安排之间的关系，量化性别不平等在工作时长分配中的体现，并检验旅游产业政策对劳动者福利的实际影响。其意义在于推动国际劳工组织标准化指标体系在亚洲地区的实证应用，为构建更公平的旅游业劳动环境提供量化依据，同时丰富了发展经济学中关于服务业就业质量的研究维度。

实际应用

在实际应用层面，该数据集对旅游业人力资源管理、政策制定与国际比较具有直接指导价值。旅游企业可据此优化排班与劳动成本核算，政府劳工部门能依据这些数据监测旅游业的劳动标准执行情况，评估最低工资政策或工作制度改革对工时的实际效应。国际组织如世界旅游组织亦可将其作为衡量亚洲旅游业可持续发展目标中体面劳动指标的基准数据。此外，该数据源还被用于机器学习模型训练，以预测区域旅游业劳动投入趋势，辅助智慧旅游系统的决策支持。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲旅游业雇员的平均每周实际工作时间，是ILOSTAT劳动统计体系下的细分指标。当前研究前沿倾向将此类时序微观数据与区域旅游经济的结构性变迁相勾连，尤其是在后疫情时代，亚洲各国旅游业复苏进程中劳动力投入的异质性波动成为追踪热点。此外，结合性别维度（总、男、女）的分解观测，为评估旅游从业者的劳动强度差异与体面工作目标提供了实证切口。数据集覆盖2010至2025年的长跨度与23个亚洲经济体，使其在比较性面板分析和劳动政策模拟中具备独特的时序地理价值，有助于揭示旅游经济体的劳动力运行规律与治理启示。