electricsheepasia/asia-ilo-emp-temp-sex-ind-cct-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-citizenship-t

该数据集包含亚洲17个国家从2000年至2024年的就业统计数据，共14,573个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，核心指标为按ILO部门、性别和公民身份划分的就业人数（千）（EMP_TEMP_SEX_IND_CCT_NB）。数据集提供了按性别（总计、男性、女性）和ILO部门分类的就业数据，并包含国家代码、数据来源、观测年份、观测值及数据质量标志等字段。数据经过ILO标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains employment statistics for 17 Asian countries from 2000 to 2024, with 14,573 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with the core indicator being Employment by ILO sector and sex and citizenship (thousands) (EMP_TEMP_SEX_IND_CCT_NB). The dataset provides employment data disaggregated by sex (total, male, female) and ILO sector, and includes fields such as country codes, data sources, observation years, observed values, and data quality flags. The data is harmonized by ILO standards and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，经由Electric Sheep Asia团队从ILOSTAT REST API直接采集并重新打包而成。数据提取过程中，筛选出亚洲ISO 3166-1 alpha-3国家代码区域，并聚焦于‘Employment by ILO sector and sex and citizenship (thousands)’这一核心指标。ILO对原始调查微观数据采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，数据来源在‘source.label’列中予以标记，确保了可追溯性。最终汇集了2000年至2024年间17个亚洲国家的14,573条观测记录。

特点

该数据集最显著的特征在于其精细的多维分类结构，不仅提供了按性别（总、男、女）分层的就业数据，还通过‘classif1’和‘classif2’字段引入了ILO行业分类与公民身份分类，实现了对就业构成的深度剖析。数据涵盖了17个亚洲国家，时间跨度长达25年，观测规模适中（介于1万至10万之间），且来源标注清晰，质量可控。纵贯的年频数据与统一规范的编码体系，使其在区域就业趋势分析、性别差异比较及跨国长时间序列研究中具备独特的应用价值。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库便捷地加载该数据集，仅需调用`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-emp-temp-sex-ind-cct-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-citizenship-t")`即可获得可操作的`datasets.Dataset`对象。加载后，可将其转换为Pandas DataFrame进行深入分析，支持按国家代码（如`ref_area == "IDN"`）进行子集筛选，或对特定指标按时间排序绘制序列图。数据还兼容透视表操作，能够轻松构建以年份为索引、以国家为列、以观测值为填充的矩阵，便于多国横向对比与面板数据建模。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年整理发布，并经Electric Sheep Asia重新封装，聚焦于亚洲地区17个国家在2000年至2024年间按ILO经济部门、性别和公民身份划分的就业人数（以千计）。核心研究问题在于揭示亚洲劳动力市场的结构性特征与演变趋势，尤其关注不同经济部门中性别与公民身份对就业分布的影响。作为ILOSTAT全球劳动统计数据库的重要子集，该数据集为政策制定者、经济学家及社会科学研究者提供了标准化的跨国面板数据，支撑关于劳动力迁移、性别平等及产业转型等关键议题的实证分析，对理解亚洲区域就业动态具有显著的学术与实践价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要在于劳动统计领域长期存在的跨国数据可比性不足问题，即各国在调查方法、指标定义和分类标准上存在差异，导致难以构建一致的亚洲就业全景图。构建过程中，研究者需克服ILOSTAT多源异构数据的整合难题，包括从劳动力调查、行政记录等不同来源抽取并协调数据，采用ILO统计学家国际会议（ICLS）定义进行标准化处理，同时处理部分观测值因方法论修订导致的序列中断（如note_indicator.label所示）。此外，针对特定国家与年份的多源冲突，需依据ILO选定的“最佳来源”进行筛选，并标记观测状态（如不可靠标记U），以确保分析结果的信度与效度。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库中关于亚洲17个国家2000至2024年间就业情况的官方统计数据，涵盖按ILO行业、性别和公民身份划分的就业人数（以千计）。其最为经典的使用场景在于作为时间序列预测和面板数据分析的基础数据源，研究者可借助该数据集追踪亚洲各国就业结构的动态演变，剖析不同性别与行业间劳动力配置的长期趋势，为劳动经济学领域的跨国比较研究提供坚实的数据支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构、政策制定者及社会研究智库提供了高价值的决策工具。政府部门可据此评估就业促进政策的实施效果，识别劳动力市场的结构性短板，并针对不同行业和性别群体制定精准的就业干预措施。同时，国际组织能够利用这些数据监测可持续发展目标中关于体面工作和经济增长的进展，优化区域人力资源配置策略，推动亚洲经济社会的包容性发展。

衍生相关工作

基于该数据集，已有一系列衍生性研究工作得以展开，涵盖劳动经济学、人口统计学和公共政策等多个领域。经典应用包括构建亚洲各国就业弹性的计量模型，分析经济增长与就业吸纳能力之间的关系；以及开发基于机器学习的就业趋势预测系统，为劳动力市场预警提供技术支撑。此外，该数据集的标准化格式也催生了多篇关于数据清洗与时空对齐的方法论论文，推动了跨领域研究中的数据处理规范。