electricsheepasia/asia-ilo-eip-3eip-sex-age-edu-nb-youth-outside-the-labour-force-by-sex-age-and-educ

该数据集名为按性别、年龄和教育程度划分的未参与劳动力青年人数（千）| 亚洲（ILOSTAT），包含24,199个观测值，涵盖37个亚洲国家，时间跨度为1970年至2025年。数据集聚焦于劳动力未充分利用的其他衡量指标主题，具体指标为EIP_3EIP_SEX_AGE_EDU_NB，即按性别、年龄和教育程度划分的未参与劳动力青年人数（千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API直接获取，并过滤为亚洲国家。数据集包含详细列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性等）、年龄分类（青年年龄段：15-29岁）、教育程度分类、观测年份、观测值（单位：千）、观测状态标志等。数据以年度频率发布，ILO根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，可用于分析亚洲地区青年劳动力未参与情况及其趋势。This dataset is titled Youth outside the labour force by sex, age and education (thousands) | Asia (ILOSTAT) and contains 24,199 observations across 37 Asia countries, spanning from 1970 to 2025. It focuses on the topic of Other measures of labour underutilization with the specific indicator EIP_3EIP_SEX_AGE_EDU_NB, which represents Youth outside the labour force by sex, age and education (thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, pulled directly via the REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. The dataset includes detailed columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, sex disaggregation (total, male, female, etc.), age classification (Youth bands: 15-29), education classification, observation year, observed value (in thousands), observation status flags, and more. The data is published at annual frequency, with ILO harmonizing raw survey microdata using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. It is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, and can be used to analyze youth non-participation in the labour force and its trends in Asia.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在全球劳动力市场持续变革的背景下，准确衡量青年群体在劳动力市场中的边缘化状态对于制定精准的就业政策至关重要。该数据集源自国际劳工组织（ILO）的权威统计数据库ILOSTAT，经由Electric Sheep Asia团队重新封装，聚焦于亚洲地区。其构建过程严谨而系统，首先通过ILOSTAT的REST API接口直接拉取原始指标编码为EIP_3EIP_SEX_AGE_EDU_NB的观测数据，该数据涵盖了青年劳动力市场外人口的性别、年龄及教育程度细分。随后，依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码标准，精准筛选出37个亚洲国家的相关记录。为了确保数据质量与可比性，ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查的微观数据进行了标准化整合，并在source.label字段中清晰标注了数据来源，如劳动力调查（LFS），从而实现了跨国家与跨时间维度的数据统一与追溯。

特点

该数据集展现出多维度的显著特点，为深入研究亚洲青年失业问题提供了丰富的分析维度。在时空覆盖上，它囊括了1970年至2025年间来自37个亚洲国家的24,199条观测值，时间跨度逾半个世纪，地理范围涵盖了从印度尼西亚到土耳其的广泛区域。在指标结构上，虽然核心指示器仅有一个，但其细分的维度极为精细，包含了性别（总计、男性、女性、其他）、年龄分组（如15-29岁青年段）以及教育程度分类（如总教育水平）等多种交叉分类变量。这些丰富的分类信息使得研究者能够精准地剖析不同性别、年龄段与教育背景的青年群体在劳动力市场之外的分布特征，揭示了如印度尼西亚（1,979条记录）和土耳其（1,494条记录）等国数据观测的密集性，同时标注了如“数据不可靠”或“序列中断”等观测状态，为数据质量评估提供了透明依据。

使用方法

该数据集的设计充分考虑了研究者的便捷性与灵活性，通过集成于HuggingFace Datasets平台，实现了无缝接入与高效使用。用户只需借助Python环境中的`load_dataset`函数即可一键加载数据集，并将其转换为熟悉的Pandas DataFrame格式，便于后续的分析与建模工作。对于更为精细化的研究需求，数据集提供了清晰的筛选路径：例如，可以通过`ref_area`列过滤出特定国家（如印度尼西亚）的完整时间序列；对于时间序列分析，可依据`indicator`列锁定核心指标，并利用`time`列进行排序与可视化，直观展现指标的历史演变趋势。此外，研究者还可通过数据透视功能，快速构建以时间为行、国家为列的分析矩阵，从而在区域层面进行横向比较。数据集遵循CC-BY-4.0许可协议，鼓励学术引用与再分发。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库于2025年创建，并经Electric Sheep Asia重新打包后发布，聚焦于亚洲37个国家在1970至2025年间青年脱离劳动力市场的现象。该数据集核心研究问题在于量化不同性别、年龄段及教育水平下青年因就学、家庭责任或丧失信心等原因而未参与劳动的规模，旨在揭示劳动力未充分利用的复杂格局。作为ILO全球劳动统计的权威产出，该数据集为分析亚洲地区青年就业困境、评估教育政策效果及推动联合国可持续发展目标中的体面劳动议题提供了关键实证基础，尤其在比较不同国家间结构性失业与社会排斥现象时具有极高引用价值。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战在于精准界定和测量“青年脱离劳动力市场”这一非标准概念，其涉及动态的就业意愿、潜在求职行为及边缘化群体识别，传统就业率指标难以捕捉此类隐性劳动闲置问题。构建过程中，数据整合挑战显著：需从各国劳动调查、行政记录等异构源头中提取标准化观测值，并依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行校准，处理因方法论修订导致的时序断点与标记注释的复杂关联。此外，分类变量（如非标准教育编码“C3:2620”）和观测状态标记（如“不可靠”标识）的规范化，以及亚洲多国数据稀疏性与跨年度可比性的平衡，进一步增加了数据治理难度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学交叉领域，该数据集的核心价值在于支持对亚洲青年“不在劳动力队伍中”（NEET/辍学待业）现象的细颗粒度量化分析。研究人员可依据性别、年龄分层与教育程度三个核心维度，探索亚洲37国自1970年至2025年间青年劳动力的结构性变化模式。通过时间序列分解与面板数据回归，该数据为识别不同经济发展阶段下青年退出劳动力市场的驱动因素——如教育普及率提升、产业结构转型或社会保障制度完善——提供了可靠的数据基础。其丰富的分类变量使得多层次、跨周期对比成为可能，尤其适合用于检验人力资本理论在亚洲多元社会的适用性。

实际应用

在实际应用中，该数据集可为亚洲各国劳动部门及国际发展机构（如ILO、世界银行）制定青年就业政策提供精准的情报支撑。例如，决策者可借助性别与教育分层的劳动力外溢数据，识别出最易因经济波动而退出市场的青年亚群体，从而有针对性地投放职业技能培训或创业扶持资源。在非正式就业监测领域，该指标可作为‘劳动利用不足’的量化代理，辅助评估各国在实现联合国可持续发展目标8（体面工作和经济增长）方面的进展。跨国企业的人力资源部门亦可利用这些数据预判不同市场未来青年劳动力供给的质量与结构。

衍生相关工作

该数据集的出现催生了一系列具有影响力的学术延伸工作。研究者基于其细粒度分类架构，发展出‘青年劳动状态转换矩阵’与‘教育-失业陷阱指数’等衍生指标，用以量化从学校到工作的过渡效率。在方法创新层面，有学者依托该数据的多国面板结构，构建了贝叶斯结构时间序列模型来预测劳动市场脆弱性，亦有工作将其与ILO的其他劳动力指标（如失业率、工作时间缺口）联合使用，构建综合性的亚洲劳动利用不足全景图。此外，该数据被整合进多部关于亚洲发展型福利国家的比较政策分析专著中，成为支撑区域制度比较的核心数据源。