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

该数据集包含亚洲9个国家在2010年至2024年期间的国民外出就业流出量数据，共588个观测值，涵盖1个核心指标：按性别和经济活动划分的国民外出就业流出量（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并过滤亚洲国家代码，包括印度尼西亚（IDN）、吉尔吉斯斯坦（KGZ）、老挝（LAO）、亚美尼亚（ARM）、柬埔寨（KHM）、蒙古（MNG）、巴基斯坦（PAK）、泰国（THA）和不丹（BTN）等国家。数据集提供年度频率的观测值，并包含性别（总计、男性、女性）和经济活动等细分维度，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset comprises data on the outflow volume of national labor emigration across 9 Asian countries over the 2010–2024 period, with a total of 588 observations. It includes one core indicator: the outflow volume of national labor emigration disaggregated by gender and economic activity, measured in thousands. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), extracted via API and filtered using Asian country codes, covering Indonesia (IDN), Kyrgyzstan (KGZ), Lao People's Democratic Republic (LAO), Armenia (ARM), Cambodia (KHM), Mongolia (MNG), Pakistan (PAK), Thailand (THA), and Bhutan (BTN). The dataset provides annual-frequency observations, with disaggregated dimensions including gender (total, male, female) and economic activity, and is applicable for tasks such as 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统计数据库，通过调用其REST API接口（https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EMP_XNAO_SEX_ECO_NB）直接获取原始数据，并依据ILO统计学家国际会议（ICLS）定义的统一标准对各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等微观数据进行协调与规范化处理。在此基础上，进一步将数据范围限定至亚洲地区的ISO 3166-1 alpha-3国家代码所对应的9个国家，经筛选与整理后形成包含588条观测记录的最终数据集。每条记录均标注了数据来源（source.label字段），以确保数据的可追溯性和透明度。

特点

该数据集涵盖了2010年至2024年间亚洲9个国家（印度尼西亚、吉尔吉斯斯坦、老挝、亚美尼亚、柬埔寨、蒙古、巴基斯坦、泰国、不丹）的国民因就业目的流出人数的年度观测值，其核心指标为按性别和经济活动划分的流出人数（单位：千）。数据集在性别维度上提供了总计、男性和女性三个细分类别，并在经济活动中区分了全行业总计等分类，为用户开展多维度的劳动力迁移分析奠定了坚实基础。此外，所有数据均经过ILO的“最佳来源”筛选机制，确保了跨国家、跨年份数据的一致性与可靠性。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集，使用一行代码（load_dataset）即可将数据转化为Pandas DataFrame格式进行后续分析。例如，可采用ref_area字段按国家进行过滤，以聚焦特定国家的劳动力流出时序变化；亦可借助indicator字段筛选核心指标，并利用time与obs_value列绘制时间序列图，直观揭示劳动力迁移的长期趋势。进一步的，研究者还能通过透视表操作将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于开展跨国的比较统计与面板数据分析，从而深入探究亚洲各国劳动力流出模式的异同。

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于2024年创建，经Electric Sheep Asia重新打包发布，聚焦亚洲地区劳动力迁移中的关键维度——国民出境就业的规模与结构。数据集收录了2010年至2024年间9个亚洲国家的588条观测值，核心指标为按性别和经济活动分类的国民就业流出人数（单位：千人）。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT通过协调各国劳动力调查与行政记录，为研究亚洲劳动力跨国流动的性别差异、行业分布及时间演变提供了标准化数据基础。该数据集填补了区域层面高颗粒度劳动力迁移数据的空白，对政策制定者评估劳务输出对本国劳动力市场的影响、学者构建跨国就业流动模型具有重要参考价值，尤其在探讨全球南方国家劳动力资源配置与可持续发展目标实现方面展现出显著影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于量化亚洲国家劳动力跨境流动的模式与驱动力，传统上这类数据常因各国统计标准不一、数据稀疏而难以比较。构建过程中面临的首要挑战是数据异质性与标准化，ILO需将来源各异的劳动力调查（如亚美尼亚的家庭劳动力调查与柬埔寨的行政登记）按国际劳动统计学家会议定义进行归一化处理，同时保留来源标签以确保可追溯性。另一个突出挑战是数据覆盖的碎片化，9个国家间观测频次差异悬殊（印度尼西亚占177条，而不丹仅5条），且时间序列不连续（如泰国仅2020年有数据），这限制了跨国家纵向分析与面板数据建模的稳健性。此外，性别维度虽已分解，但经济活动的二级分类缺失（classif2为空），使得更细粒度的行业流动分析难以实现，暴露出在协调国家间分类体系与确保数据完整性之间的固有张力。

常用场景

经典使用场景

在国际劳动力迁移与劳动经济学研究领域，该数据集最经典的用途是作为时间序列分析与面板数据建模的基础。研究人员利用2010至2024年间9个亚洲国家的国民外出就业流出量数据，结合性别与经济活动分类维度，构建固定效应或随机效应模型，以揭示劳动力流出模式的时空演变规律。其数据结构支持按国家、年份和性别进行分组分析，便于系统探讨经济发展阶段、劳动市场政策与跨国就业流动之间的关联机制。

实际应用

在实际应用层面，该数据集对国际组织、国家劳工部门及政策研究机构的决策支持尤为显著。基于流动人数与行业分布的动态监测，政府部门能够识别高外流率行业与性别差异显著的区域，进而优化就业服务与技能培训资源配置。ILO等机构可借助该数据跟踪可持续发展目标中体面工作的实现进程，评估经济政策对劳动力外流的调控效果。数据集的程序化加载接口也使其便于嵌入自动化报告系统，实现劳动力市场指标的定期更新与预警。

衍生相关工作

基于该数据衍生出的经典工作主要聚焦于三个方面：其一，学者利用面板计量方法构建劳动力外流预测模型，分析宏观经济波动、制度变迁对就业流动的影响路径；其二，部分研究将该数据与ILOSTAT其他指标（如失业率、工资水平）进行融合，开展多维度劳动市场效率与公平性评估；其三，数据驱动的可视化工具与仪表盘被开发用于动态展示亚洲劳动力迁移图景。这些工作不仅拓展了原始数据的分析边界，也为后续跨学科协作提供了方法范本。