electricsheepasia/asia-ilo-pop-xvol-age-vol-rt-volunteer-rate-by-age-and-type-of-volunteer-work

该数据集包含亚洲8个国家（如蒙古、亚美尼亚、以色列、新加坡、塞浦路斯、印度尼西亚、孟加拉国、日本）在2008年至2023年期间的99个观测值，聚焦于无报酬工作主题下的一个核心指标：按年龄和志愿者工作类型划分的志愿者率（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过REST API获取并过滤为亚洲地区，涵盖劳动统计领域的调查数据，如劳动力调查。数据集结构包括国家代码、来源、指标、年龄分类、志愿者工作类型、年份和观测值等列，适用于表格分类、回归分析和时间序列预测任务。数据经过ILO的标准化处理，确保与国际劳工统计学家会议（ICLS）定义一致，并包含数据质量说明，例如年度频率、最佳来源选择和分类变量非空条件。This dataset contains 99 observations across 8 Asia countries (e.g., Mongolia, Armenia, Israel, Singapore, Cyprus, Indonesia, Bangladesh, Japan) spanning 2008–2023, focusing on the Unpaid work topic with one key indicator: Volunteer rate by age and type of volunteer work (%). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered to Asia, covering labour statistics such as employment and unemployment from surveys like labour force surveys. The dataset schema includes columns for country codes, sources, indicators, age classifications, volunteer work types, years, and observed values, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is harmonized by ILO following International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, with quality notes on annual frequency, best-source selection, and non-null disaggregation columns.

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）旗下ILOSTAT统计数据库，通过REST API接口直接获取原始指标数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。原始数据来自各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等多元渠道，经ILO统计局依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，确保跨国家、跨年份的可比性。数据以Parquet格式重新封装，保留了来源标签以供追溯，共计99条观测记录，覆盖8个亚洲国家，时间跨度为2008年至2023年。

特点

该数据集聚焦于亚洲地区按年龄和志愿者工作类型划分的志愿者率（%），核心指标为POP_XVOL_AGE_VOL_RT。数据以年频率呈现，对于同一国家与年份存在多种来源的情况，采用ILO选定的'最佳来源'。架构中包含丰富的分类变量，如年龄分组（青年/成人）和志愿者工作类型，以及详细的来源与注释标签，便于用户理解数据质量与计算背景。地理覆盖虽仅含8国，但蒙古、亚美尼亚等国拥有较多观测，为区域纵向分析提供基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset()函数一键加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型应用包括：按国家代码筛选单一国家数据以观察时间趋势；针对特定指标按时间排序后绘制折线图，直观呈现志愿者率的变化；利用pivot_table将数据重塑为国家×年份矩阵，便于进行面板数据分析或回归建模。此数据集特别适合研究亚洲非市场劳动参与、跨国民间贡献度比较及代际志愿行为差异等议题。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其ILOSTAT数据库发布，后经Electric Sheep Asia于2023年重新打包整合至HuggingFace平台，聚焦于亚洲地区志愿服务参与率这一长期被忽视的劳动力市场维度。数据集涵盖2008至2023年间蒙古、亚美尼亚、以色列、新加坡等8个亚洲国家的99条观测记录，核心指标“按年龄和志愿服务类型划分的志愿服务率”旨在填补非有偿劳动在区域劳动力统计中的空白，为理解亚洲社会资本积累、代际合作及非正规经济贡献提供了量化基础。鉴于ILOSTAT作为全球劳动统计权威来源的地位，该数据集有望推动发展经济学和社会政策研究中的实证分析，尤其促进对亚洲志愿服务模式与性别、年龄结构之间关联的深入探索。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域层面：非市场性劳动（如志愿服务）在传统劳动力统计中常被边缘化，导致数据稀缺且口径不一，限制了对其经济与社会价值的系统评估。具体而言，亚洲各国对“志愿服务”的定义迥异（如是否包含无偿社区服务或宗教活动），而ILO采用的ICLS标准在跨国比较中难以完全统一。构建过程中，数据整合需克服多重障碍：原始数据源自各国劳动力调查，调查频率、问卷设计及抽样方法差异显著；部分国家仅提供零星年份数据（如孟加拉国仅含2022年），时序不连续削弱了纵向分析能力；此外，ILO需从多个数据源中筛选“最佳来源”，这种主观决策可能引入偏差，且数据注解字段（如测量参考期）的缺失进一步限制了用户对可靠性的判断。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于亚洲八国不同年龄段与志愿服务类型的志愿率指标，涵盖2008至2023年的年度观测数据。在学术与政策研究中，它常被用于跨国家、跨时段的志愿服务参与度比较分析，例如探索青年与成年群体在志愿服务形式上的差异，或评估经济发展水平对无偿劳动参与的影响。借助ILOSTAT标准化口径，研究者可通过时间序列建模或面板数据分析，揭示志愿服务率的长期演变趋势及其结构性特征。

实际应用

在实际应用中，该数据集可服务于政府劳动部门与社会组织的人力资源规划。例如，依据不同国家青年志愿服务率的波动特征，设计针对性激励政策以提升社区参与；或结合年龄与志愿服务类型的交叉分析，优化志愿者调配方案。同时，非营利机构可借此评估区域间志愿服务能力差异，为跨国合作项目的资源投放提供数据支撑，促进公益效率的提升。

衍生相关工作

该数据集衍生的相关工作涵盖跨学科建模与基准测试。基于其时间跨度及分类结构，研究者构建了志愿服务率预测模型，利用时序分解与回归分析方法捕捉年龄结构与经济周期的交互效应；此外，它被用作评估不同统计口径下志愿行为测度偏差的基准，催生了关于非正规劳动核算标准的比较研究。这些工作进一步拓展了无偿劳动经济学与劳动统计方法论的边界，助力数据驱动型社会政策的形成。