electricsheepasia/asia-ilo-emp-tour-sex-cct-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-citizenship-t

该数据集包含亚洲12个国家从2010年至2024年按性别和公民身份划分的旅游业就业数据（以千计），共238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代码。数据集涵盖了单一指标“EMP_TOUR_SEX_CCT_NB”，提供了国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、观测年份、观测值等列，用于分析旅游业就业趋势。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，如观测状态标志和来源追溯信息。This dataset contains 238 observations of tourism sector employment data by sex and citizenship (in thousands) across 12 Asia countries from 2010 to 2024. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. It covers a single indicator EMP_TOUR_SEX_CCT_NB and includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation, observation year, and observed value, enabling analysis of tourism employment trends. The data is published at annual frequency and includes quality caveats like observation status flags and source traceability.

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数据库，通过REST API直接提取了标识符为EMP_TOUR_SEX_CCT_NB的指标数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行过滤。数据涵盖2010年至2024年间12个亚洲国家的238条观测记录。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，数据来源在source.label列中标注以确保可追溯性。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，以Parquet格式发布，便于机器学习应用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，使用`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-emp-tour-sex-cct-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-citizenship-t")`命令获取训练集并转换为pandas DataFrame进行分析。支持按国家过滤（如`df[df["ref_area"] == "IDN"]`）、按指标进行时间序列可视化（如`plt.plot(x="time", y="obs_value")`），以及构建国家×年份的透视矩阵以供面板数据分析。数据集结构规范，列名清晰，适合分类、回归及时序预测等任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库整理，经Electric Sheep Asia于2024年重新打包发布，聚焦亚洲12国2010至2024年间旅游业就业情况，涵盖按性别与国籍划分的就业人数（单位：千人），共收录238条观测。旅游业作为亚洲多国经济支柱，其就业结构的性别与国籍分布对理解区域劳动力市场动态、评估政策干预效果具有关键价值。数据集依托ILO权威统计体系，整合各国劳动力调查数据，为旅游经济学、劳动经济学及可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的量化分析提供了标准化、可复现的基础数据资源，对推动亚洲旅游业就业研究的实证化与跨国会诊具有显著支撑作用。

当前挑战

该领域面临的核心挑战之一是跨国家与跨时段的就业数据可比性问题。各国在旅游业界定、劳动力调查方法（如抽样设计、问卷措辞）及统计频率上存在显著差异，ILOSTAT虽进行统一化处理，但数据集中标记的‘方法修订’（注：如断点）、‘不可靠’状态及多源选择规则仍揭示了底层异质性，对时间序列分析与跨国回归建模引入潜在偏差。构建过程中，数据整合面临来源质量参差不齐、细分类别（如国籍、性别）缺失率高、观测规模有限（238条）等困难，尤其是小国或低收入国家数据稀疏，限制了性别与国籍维度的深层解构，对机器学习模型的鲁棒性与泛化能力构成约束。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2010至2024年间亚洲12个国家的旅游业就业数据，按性别和公民身份维度进行精细化分层，总计238条观测记录。其经典使用场景涵盖时间序列预测任务，研究人员可借此分析特定国家旅游业从业人数的长期波动趋势，构建年度就业预测模型。此外，数据集亦适用于表格分类与回归问题，例如基于历史数据预测未来就业规模，或依据国家、性别等多维特征识别就业模式。通过加载数据后执行透视表操作，用户能便捷地生成国家与年份组成的矩阵，为跨区域比较分析奠定基础。

解决学术问题

该数据集解决了亚太地区旅游业劳动力市场中长期缺乏标准化、结构化微观数据的学术困境。传统上，跨国产出数据常因统计口径差异而难以对齐，而本数据集依托ILOSTAT的严格准则进行统一处理，实现了多国间数据可比性。研究者可借此深入探究性别维度下旅游业就业的分布不均衡现象，揭示公民身份与就业机会之间的潜在关联。数据集的发布对于理解后疫情时代亚太旅游业的恢复路径、评估劳动力结构转型的社会影响具有重要意义，为实证劳动经济学与区域发展研究提供了坚实的数据支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、政府部门与旅游行业智库提供了决策支持利器。联合国相关机构可利用这些年度就业指标评估亚太各国在促进体面劳动与包容性经济增长方面取得的进展。国家旅游部与劳动部门能基于分性别、分公民身份的就业数据调整人才培训计划与签证政策，优化人力资源配置。旅游企业则能依据区域就业趋势预判劳动力成本与供给弹性，辅助市场拓展与投资规划。数据按年更新的特性确保了短期政策评估与长期战略规划的时间连续性。

数据集最近研究

最新研究方向

在亚太地区旅游业强劲复苏与劳动力结构性变革的当下，该数据集聚焦于亚洲12国2010至2024年间旅游业就业的性别与公民身份细分，成为追踪后疫情时代旅游业包容性增长与劳动力迁移动态的关键资源。当前前沿方向集中于利用时间序列模型与表格分类回归任务，揭示不同性别与国籍劳动者在旅游业中的岗位分布异质性、就业稳定性差异，并结合ILOSTAT的标准化调查方法，探讨非正规就业、技能错配等隐性劳工问题。该数据与ILO体面劳动目标及联合国SDG 8（促进持久、包容和可持续经济增长）紧密挂钩，为区域政策制定者评估旅游经济复苏中的性别平等与移民融入提供了实证基础，其在迁移学习与跨国家比较研究中的应用正逐渐成为热点。