electricsheepasia/asia-ilo-une-3eap-sex-age-geo-rt-youth-unemployment-rate-by-sex-age-and-rural-urban

该数据集包含亚洲32个国家从1970年至2025年的青年失业率数据，总计12,746个观测值。数据源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，涵盖按性别、年龄和城乡地区划分的青年失业率指标（UNE_3EAP_SEX_AGE_GEO_RT）。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，提供了国家代码、性别分类、观测年份、数值等详细列信息，并包括数据来源和质量说明。This dataset contains youth unemployment rate data for 32 Asian countries from 1970 to 2025, with a total of 12,746 observations. Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, it is retrieved via API and harmonized, covering the indicator for youth unemployment rate by sex, age, and rural/urban areas (UNE_3EAP_SEX_AGE_GEO_RT). The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, providing detailed columns such as country codes, sex classifications, observation years, values, and includes source and quality notes.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT统计数据库，该数据库是全球劳动统计的权威来源。数据集构建过程中，通过ILOSTAT提供的REST API接口，直接拉取了标识符为UNE_3EAP_SEX_AGE_GEO_RT的指标数据，并根据亚洲ISO3国家代码进行严格筛选。原始数据来源于各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录，ILO依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对微观数据进行标准化处理，并在source.label列中标注数据来源，确保数据可追溯。最终整理得到包含32个亚洲国家、时间跨度从1970年至2025年的12,746条观测记录。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的多维度分层结构。除了提供国家、年份与观测值等基础字段外，还包含了按性别（男、女、合计）、年龄组（如15-29岁青年区间）以及城乡区域（全国、城市、农村）进行的细分维度，使得研究者能够深入剖析青年失业率的异质性。同时，数据集保留了ILO标记的数据状态标志（如是否可靠、存在方法修订导致的序列中断），以及数据来源的详细注释，为数据质量评估和严谨的计量分析提供了关键支持。作为专为机器学习优化的数据包，其结构规整，便于直接进行时间序列预测、分类与回归任务。

使用方法

该数据集已封装为HuggingFace Datasets格式，用户可通过一行简单的Python代码`load_dataset`快速加载，并利用`.to_pandas()`方法转换为DataFrame进行后续分析。典型的使用场景包括：根据`ref_area`字段过滤特定国家的数据以进行国别研究；利用`time`与`obs_value`列绘制单指标时间序列图；或通过`pivot_table`将数据重塑为国家×年份的面板矩阵，便于面板数据回归与横向比较。数据集还支持在`load_dataset`时指定子集或筛选条件，满足从单变量趋势分析到复杂的多分类模型训练等多样化需求。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场中，青年失业问题始终是衡量社会经济发展与政策有效性的关键指标，尤其在经济结构快速变迁的亚洲地区，其复杂性与紧迫性尤为突出。由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库在2025年发布的“亚洲青年失业率（按性别、年龄及城乡划分）”数据集，系统整合了1970年至2025年间32个亚洲国家的12,746条观测数据。该数据集由Electric Sheep Asia团队重新封装，聚焦于“UNE_3EAP_SEX_AGE_GEO_RT”这一核心指标，旨在通过标准化的劳动统计方法，揭示不同性别、年龄段及城乡区域的青年失业率差异。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT的规范化数据为学界与政策制定者提供了跨越半个多世纪的纵向比较基础，推动了针对亚洲青年就业结构性特征的研究与干预策略的量化评估。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于，亚洲地区长期缺乏统一、细致且时间跨度充足的青年失业率细分数据，导致对地域性、性别不平等及城乡二元结构下青年就业困境的量化分析受限。在构建过程中，ILOSTAT面临的主要挑战包括：多国原始调查数据在方法论、定义（如ILO劳动统计学家会议标准）与时间频率上的异质性，需要进行精细的跨国家、跨时期数据协调与标识；同时，数据质量标识（如“不可靠”状态标记）与来源溯源（如调查类型注释）的嵌入，要求兼顾信息的完整性与使用者的判断自主性。此外，针对同一国家-年份组合的多源数据，需依据ILO的“最佳来源”筛选逻辑进行唯一值选取，这种层次化处理对数据系统的透明度与可重复性提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇地带，该数据集为探究亚洲青年失业问题的时空异质性提供了宝贵素材。研究者可借助32个亚洲国家跨越半个世纪的失业率面板数据，结合性别、年龄层及城乡维度的精细划分，运用时间序列分析、面板数据回归或空间计量模型，系统刻画亚洲青年劳动力市场的结构性特征。其经典使用场景聚焦于揭示经济发展阶段、人口结构变迁与青年失业率之间的动态关联，为理解亚洲新兴经济体特有的劳动力市场摩擦与制度差异提供了统一、规范的量化基础。

实际应用

在政策制定与国际组织评估的实际语境中，该数据集构成了监测联合国可持续发展目标中体面劳动指标的关键参照系。亚洲各国劳动部门可依据其提供的标准化失业率指标，对本国青年就业促进措施的实施效果进行历时性评估与跨国比较，从而优化劳动力市场干预策略。国际发展机构也能借助该数据识别失业高发群体与地理区域，配置更具针对性的技术援助资源。在商业领域，人力资源咨询公司与跨国企业运用该数据研判亚洲新兴市场的劳动供给态势，辅助制定本地化人才招聘与用工风险管控方案。

衍生相关工作

围绕该数据集的统一框架，学术界衍生了一系列具有标杆意义的研究工作。部分学者将其与学校教育年限、产业结构转型等社会经济指标进行关联，构建了预测青年失业率的混合效应模型，揭示了教育扩张与就业弹性之间的非线性缓冲关系。另有研究基于城乡维度拆解，发现了城镇化进程中青年失业的“U型”迁移陷阱假说。在方法创新层面，该数据集催生了结合季节性分解与机器学习的时间序列预测基准，推动了ILOSTAT数据源在时空建模中的标准化应用，相关的可复现分析流程已成为亚洲劳动统计二次研究的参照蓝本。