electricsheepasia/asia-ilo-emp-xnao-sex-ocu-nb-outflow-of-nationals-for-employment-by-sex-and-occ

该数据集包含亚洲9个国家（泰国、印度尼西亚、菲律宾、吉尔吉斯斯坦、巴基斯坦、亚美尼亚、斯里兰卡、塔吉克斯坦、不丹）在2004年至2024年期间的海外国民统计数据，具体指标为按性别和职业划分的国民外出就业流出量（千计）（指标代码：EMP_XNAO_SEX_OCU_NB）。数据集共有874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获取并过滤为亚洲国家。数据为年度频率，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标、性别（总计、男性、女性）、职业分类、观测年份、观测值等列。数据经过ILO harmonization处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，并标注来源以便追溯。该数据集由Electric Sheep Asia重新打包，旨在为亚洲地区提供统一的、适用于机器学习的数据层，支持表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset encompasses overseas employment outflow statistics for 9 Asian countries: Thailand, Indonesia, Philippines, Kyrgyzstan, Pakistan, Armenia, Sri Lanka, Tajikistan, and Bhutan, covering the period from 2004 to 2024. The specific indicator is the volume of national outflows for overseas employment, classified by gender and occupation, measured in thousands (indicator code: EMP_XNAO_SEX_OCU_NB). A total of 874 observations are included in this dataset. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), acquired via REST API and filtered to retain only these Asian countries. The data is annual in frequency, with columns including country code, country name, data source, indicator, gender category (total, male, female), occupation classification, observation year, and observed value. The data has undergone ILO harmonization, is defined in accordance with the standards of the International Conference of Labour Statisticians (ICLS), and its source is clearly marked for traceability. This dataset was repackaged by Electric Sheep Asia, aiming to provide a unified, machine-learning-ready data layer for the Asian region, supporting tasks such as table classification, regression, and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT数据库，聚焦于亚太地区跨国劳动力流动的统计监测。数据集经由ILOSTAT REST API接口定向抽取指标EMP_XNAO_SEX_OCU_NB的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地域过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义标准，对各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等异构微观数据进行统一协调，确保跨国家、跨年度的统计口径可比较。数据集以结构化表格形式呈现，涵盖国家代码、年份、性别、职业分类、观测值等字段，总计874条观测记录，覆盖9个亚洲国家，时间跨度从2004年至2024年。数据整理与标准化工作由Electric Sheep Asia完成，最终以Parquet格式封装并发布于HuggingFace平台，便于研究者一键加载使用。

特点

该数据集的核心特征在于其精细的维度拆分与时间的纵深覆盖。数据包含性别（男、女、合计）与职业（基于技能水平分类）两个关键分类轴，能够支持多维度的交叉分析，揭示不同性别和职业群体在跨国就业流动中的差异化模式。时间序列长达二十年，为观察亚洲劳动力输出趋势的变化、周期性波动及政策效应提供了宝贵的历史对照。数据来源标注清晰，每一条观测记录均附有ILOSTAT源代码及其来源描述（如劳动力调查），确保数据溯源的可信度。此外，数据集采用年度频率，避免了高频数据中的季节性噪声干扰，同时保留了宏观演化趋势的完整信号，非常适合用于时间序列预测与面板数据分析。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库便捷调用本数据集。推荐使用`load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-emp-xnao-sex-ocu-nb-outflow-of-nationals-for-employment-by-sex-and-occ')`命令直接加载，并调用`to_pandas()`方法转换为Pandas DataFrame格式进行处理。针对单一国家的深入探究，可利用`ref_area`字段（如'IDN'代表印度尼西亚）进行条件筛选以获取特定国家的子集。若关注时间序列动态，可对`EMP_XNAO_SEX_OCU_NB`指标进行排序并可视化，以观测年度变化趋势。为构造面板数据结构，建议利用`pivot_table`函数以年份为索引、国家代码为列，将观测值重塑为country×year矩阵，便于后续计量模型或机器学习任务的输入。数据集遵循CC-BY 4.0许可协议，使用时需同时引用ILO原始数据来源及Electric Sheep Asia的再打包版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT创建，经Electric Sheep Asia于2024年重新打包发布，聚焦亚洲9个国家2004至2024年间按性别和职业分类的国民就业流出数据（单位：千人次）。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT整合了劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多元数据，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。本数据集通过874条观测记录，为研究亚洲跨境劳动力流动的性别与职业结构提供了细粒度的时间序列资料，在劳动经济学、国际移民政策及可持续发展目标（SDGs）监测领域具有重要的基准价值，尤其填补了区域层面细化分类数据的稀缺性。

当前挑战

数据集面临的核心挑战源自劳动统计本身的复杂性：首先，跨境就业流出数据的收集依赖各国不同的行政登记和调查体系，导致国别间数据在定义、覆盖范围及时序一致性上存在显著差异，如塔吉克斯坦仅2018年有数据。其次，ILOSTAT虽通过‘最佳来源’选择机制处理多源冲突，但数据质量受限于原始调查的抽样误差与报告偏差，尤其无法完全捕捉非正规渠道的劳工迁移。构建过程中，API数据抽取需应对高维分类（性别、职业等）与稀疏时间序列的整合难题，同时确保跨年数据在指标定义变更下的可比较性，这对时序建模的鲁棒性提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

作为国际劳工组织（ILO）官方统计数据库ILOSTAT的一个子集，该数据集聚焦于亚洲九国2004至2024年间国民外出就业的流出数据，按性别与职业维度进行精细拆分。在劳动力经济学与跨国迁移研究领域，它的经典用法在于支持对亚洲地区劳动力跨国流动的年度变化趋势进行统计建模与分析。研究者可将观测值按时间序列排列，借助线性回归或面板数据模型，揭示不同性别和职业类别的外出就业规模如何随宏观经济环境、政策制度及地缘政治因素波动，从而为理解亚洲劳动力市场的开放性与脆弱性提供量化依据。

实际应用

在现实世界中，该数据集的价值体现在多个实践层面。政府部门与国际机构可基于其输出结果，制定更具针对性的劳务输出管理政策和海外就业者权益保护措施。例如，通过分析按性别和职业分割的流出量，政策制定者能够识别哪些工种存在人才外流危机，并据此调整国内技能培训策略或签署双边劳工协议。非政府组织与智库在开展亚洲移民社会融合与人道援助项目时，也可援引该数据评估目标群体的规模与构成。商业领域，人力资源服务公司及跨国用工平台能借此洞察区域劳动力供应潜力，优化招聘渠道与派遣线路设计。

衍生相关工作

围绕该核心数据源，学术社区已繁衍出一系列经典衍生工作。在方法论层面，它催生了面向亚洲面板数据的迁移流预测模型，例如基于贝叶斯结构时间序列的动态因果推断，以及融合气候与冲突变量的迁移动力机制回归框架。在应用层面，多名学者利用该数据集构建了跨国劳动力供需匹配指数，或将其与ILO其他指标（如工资、失业率）联合分析，揭示外出就业与国内劳动力市场均衡的交互效应。此外，国际劳工组织自身及各区域发展银行的数据可视化仪表盘，也大量援引该源以形成实时监控亚洲劳务流动的决策支持系统。