electricsheepasia/asia-ilo-cld-xsna-sex-age-eco-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-economic-act

该数据集包含亚洲29个国家童工就业的统计数据，按性别、年龄和经济活动分类，时间跨度为1996年至2025年，数据以千人为单位。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖2,668个观察值，涉及1个主要指标（CLD_XSNA_SEX_AGE_ECO_NB），包括国家代码、数据来源、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组、经济部门、观测年份、观测值及数据质量标志等信息。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，旨在为研究亚洲童工问题提供机器学习就绪的数据层。Dataset containing child labour statistics for 29 Asian countries, disaggregated by sex, age, and economic activity, with observations from 1996 to 2025, measured in thousands. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), comprising 2,668 observations and one main indicator (CLD_XSNA_SEX_AGE_ECO_NB). It includes fields such as country codes, data sources, sex classification (total, male, female), age groups, economic sectors, observation years, observed values, and data quality flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, designed to provide a machine learning-ready data layer for studying child labour issues in Asia.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

童工问题始终是全球劳动力市场关注的焦点，国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库为研究该议题提供了权威的数据基础。本数据集通过调用ILOSTAT REST API，精准提取了覆盖亚洲29个国家的童工就业指标，数据时间跨度自1996年至2025年，共计包含2668条观测记录。所有原始数据均源自各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录，并经由ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，确保跨国比较的可靠性。数据集合中特别保留了`source.label`字段，用以追溯每个观测值的原始数据来源，从而在保证一致性的同时维持数据溯源的可解释性。

特点

本数据集的核心特色在于其精细的多维分类结构。除基本的国家与年份维度外，数据按性别（`SEX_T`总体、`SEX_M`男性、`SEX_F`女性）和年龄组（如`AGE_CLDVERSION_Y05-17`）进行了严谨的交叉列联，并进一步依据经济活动部门（如`ECO_SECTOR_TOTAL`）进行二次分类，形成了立体化的观察视角。此外，数据集提供了`obs_status`和`note_indicator`等元数据标签，用以标记观测值的可靠性及潜在的序列中断等统计备注，为研究者评估数据质量提供了关键线索。所有字段均附带英文字段标签，极大便利了非统计专业背景用户的理解与使用。

使用方法

本数据集已封装为HuggingFace Datasets标准格式，用户可通过`load_dataset()`接口一行代码完成加载，并即刻转换为Pandas DataFrame进行灵活操作。研究者可依据`ref_area`字段轻松筛选特定国别子集，或利用`time`与`obs_value`字段绘制单指标时间序列折线图。为实现多维对比，数据集支持基于`indicator`和`time`字段构建国家-年份透视表，便于横向比较各国童工就业规模的时序演变。所有切片与聚合操作均可在Python生态内无缝完成，极大降低了从数据获取到分析落地的技术门槛，适用于计量经济分析与政策评估场景。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场的顽疾，深刻影响着儿童的身心发展与受教育权，尤其在亚洲地区，因经济发展不均与社会结构差异，童工现象呈现出复杂多样的特征。国际劳工组织（ILO）的统计数据库ILOSTAT长期致力于收集全球劳动力数据，其中涵盖了儿童就业的详尽指标，旨在为政策制定与学术研究提供可靠依据。在此背景下，由Electric Sheep Asia于2025年重新整理的“asia-ilo-cld-xsna-sex-age-eco-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-economic-act”数据集应运而生，该数据集整合了1996年至2025年间亚洲29个国家的2668条观测记录，聚焦于按性别、年龄和经济活动分类的童工就业人数。作为ILOSTAT官方数据的精炼与再封装，该数据集不仅统一了模式并以Parquet格式发布，更通过HuggingFace平台实现了机器学习友好的调用，极大降低了研究者访问权威劳动力数据的门槛，有力推动了亚洲童工问题的量化分析与跨国比较研究。

当前挑战

该数据集所聚焦的童工统计领域面临多重挑战。首先，童工现象本身的隐蔽性与非法性导致数据采集困难，各国调查方法、统计口径及国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的实际应用差异，使得跨国数据的一致性与可比性成为核心难题。其次，亚洲地区经济发展水平悬殊，部分国家的劳动力调查频率低、样本覆盖不足，且存在数据报告滞后或缺失的问题，例如Yemen仅有2010年单一观测值，而Afghanistan仅涵盖2014年数据，这严重制约了时间序列分析与趋势预测的可靠性。在数据集构建过程中，挑战同样显著：从ILOSTAT REST API提取原始数据时，需处理不同指标代码的复杂对应关系，并对多来源、多分类维度（如性别、年龄、经济活动）的数据进行去重与标准化，同时确保观测值的可靠性标识（如obs_status中的“不可靠”标记）得到准确保留，以维护数据溯源的质量控制链条。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1996至2025年间亚洲29个国家共计2668条关于儿童就业状况的观测记录，涵盖不同性别、年龄及经济活动类型的细分维度。研究者可将其用于构建时间序列预测模型，分析亚洲区域内童工现象的演变趋势；亦可通过分类与回归任务，探索国家经济发展水平、政策干预力度与儿童就业率之间的潜在关联。数据集的标准化结构与丰富的分类标签（如性别、经济部门）使其成为检验多类别分类算法与面板数据分析方法的理想基准。

衍生相关工作

该数据集的发布深刻影响了后续相关学术工作的方向。基于其结构化特征，衍生出包括亚洲儿童就业决定因素的计量经济学分析、AI辅助的童工风险预测模型训练，以及结合卫星遥感数据与人口调查数据的地理空间分布研究等经典工作。同时，它作为ILOSTAT在亚洲区域的标准样本，被多个跨国比较研究项目采纳为基准数据集，推动了劳动力统计指标在机器学习与数据科学领域的交叉融合与创新。

数据集最近研究

最新研究方向

基于国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的亚洲29国童工数据集，聚焦于按性别、年龄与经济活动的就业儿童人数（1996-2025年），为亚太地区童工问题的量化研究提供了坚实的纵向数据基础。当前领域的前沿方向集中于利用该数据集开展跨国面板分析，结合SDG目标8.7（消除童工），探究经济发展、教育普及与童工发生率之间的动态关系。该数据集的时间跨度覆盖了全球新冠疫情冲击前后的关键时段，使得研究者能够评估公共卫生危机对脆弱儿童群体的就业影响，以及各国社会保护政策的干预效果。作为ILO官方数据再打包的高质量、ML-ready资源，它促进了社会政策、发展经济学与数据科学交叉领域的研究，为亚太地区决策者在设定国家行动路线图、监测童工消除进展时提供了可信赖的实证依据。