electricsheepasia/asia-ilo-cpi-ncyr-coi-rt-national-consumer-price-index-cpi-by-coicop-percen

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的亚洲国家消费者价格指数（CPI）数据，具体为按COICOP（按目的划分的个人消费分类）分类的全国消费者价格指数同比变化百分比。数据集涵盖46个亚洲国家，时间跨度为1953年至2025年，共包含8,552个观测值，涉及1个独特指标（CPI_NCYR_COI_RT）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并过滤至亚洲国家代码，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、分类变量、观测年份和观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains consumer price index (CPI) data for Asian countries from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the national consumer price index by COICOP (Classification of Individual Consumption by Purpose) percentage change from the previous year. It covers 46 Asian countries spanning the years 1953 to 2025, with 8,552 observations and 1 distinct indicator (CPI_NCYR_COI_RT). Data is sourced directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Asia ISO3 country codes, harmonized using ICLS (International Conference of Labour Statisticians) definitions. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, classification variables, observation year, and observed value, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过REST API接口直接抓取指标编码为CPI_NCYR_COI_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准对各国劳动力调查、住户收支调查等微观数据进行统一协调与整合，以source.label字段标注数据来源的原始调查类型，确保数据的可追溯性与跨国可比性。经由Electric Sheep Asia的再封装流程，最终形成包含46个亚洲国家、1953至2025年间共8552条年度观测值的结构化表格数据集。

特点

数据集聚焦亚洲区域，覆盖韩国、以色列、土耳其等46个国家，时间跨度长达73年，提供唯一的消费者价格指数（CPI）按支出分类（COICOP）的年度百分比变化指标。每条记录包含ref_area（国家代码）、indicator（指标编码）、classif1（COICOP分类）、time（年份）及obs_value（观测值）等核心字段，同时附带source（数据来源）与note_source（备注信息）等元数据列。当同一国家与年份存在多个数据来源时，系统采用ILO选定的“最佳来源”，而sex、classif1等分类列仅在指标支持相应细分时非空，体现了严格的数据质量控制与合理的字段设计。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载该数据集，并转换为Pandas DataFrame以便直接开展分析。典型应用包括：按国别以ref_area字段筛选特定国家（如印度尼西亚IDN）的子集进行独立研究；基于indicator字段定位CPI_NCYR_COI_RT指标并按时序排序后，利用obs_value绘制时间序列曲线，观察价格水平的长期波动趋势；借助pivot_table函数以time为行、ref_area为列构建国家-年份矩阵，实现跨国面板数据的快速整合与对比分析。数据集以cc-by-4.0许可发布，使用时需同时引用ILO原始数据与Electric Sheep Asia的再封装版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，经Electric Sheep Asia于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台，旨在提供亚洲地区消费者价格指数（CPI）的标准化时间序列数据。数据集涵盖1953年至2025年间46个亚洲国家的8,552条观测值，聚焦于按COICOP分类的CPI年度百分比变化这一核心指标。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集为研究亚洲区域通货膨胀动态、购买力平价比较及劳动力市场与价格水平的关联提供了基础性资源，尤其服务于发展经济学、国际比较和宏观经济建模领域，推动了跨国家、跨时期的一致性与可复现性分析。

当前挑战

数据集面临的首要挑战在于所解决的领域问题：亚洲各国CPI统计口径、基期选择及COICOP分类实施深度存在差异，导致跨国家可比性受限，需依赖ILO的协调统一流程。构建过程中，挑战包括整合自1950年代至今的多元原始数据源（如劳动力调查、家庭收支调查），并处理因统计能力差异产生的数据缺失与断点问题。此外，年度频率限制了高通胀或波动期内的精细分析，而ILO的“最佳来源”选择机制虽提升了数据质量，但可能隐含覆盖偏差，需要研究者结合国家背景审慎解读。

常用场景

经典使用场景

在宏观经济分析与劳动经济学研究中，该数据集被广泛用于构建亚洲各国消费者价格指数（CPI）的年度变化率面板数据。研究者借助其覆盖46个亚洲国家、跨越1953年至2025年的8,552条观测记录，能够进行跨国家的通货膨胀动态比较分析、时间序列分解以及区域经济周期波动的建模。数据按COICOP分类标准组织，支持对一般性消费价格以及细分类别（如食品、住房、交通等）的消费者价格变动进行细致的追踪，从而为研究价格水平对劳动力市场、实际工资和就业结构的影响提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、政府经济部门及金融机构的决策支持系统提供了关键输入。例如，国际劳工组织和各国劳工统计部门可利用其监测实际工资购买力的年度变动，从而调整最低工资标准与社会保障待遇。世界银行与亚洲开发银行在进行区域发展项目评估时，依赖此类通货膨胀指数校正经济增长数据中的价格因素。此外，跨国企业在制定亚洲市场的定价策略和工资预算时，亦可通过该数据集获取各国历史通货膨胀率的对比信息，辅助风险管理与成本预测。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作主要集中在面板数据分析与宏观经济建模领域。典型的研究包括利用固定效应或随机效应模型，分析亚洲国家CPI变化率与失业率之间的短期替代关系（即菲利普斯曲线检验），以及借助时序因果检验探讨通货膨胀是否显著影响工资调整速度。此外，学者们运用该数据构建了区域通货膨胀协同性指数，为区域经济一体化研究提供了量化基础。这些衍生工作不仅强化了对亚洲经济体宏观动态的理解，也推动了跨学科方法在劳动经济学和发展经济学中的融合应用。