electricsheepasia/asia-ilo-cld-xhaz-sex-age-rt-share-of-children-in-hazardous-work-by-sex-and-age

该数据集包含亚洲32个国家从1996年至2025年的562个观测值，专注于“按性别和年龄划分的儿童从事危险工作的比例（%）”这一指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家，涵盖了儿童劳动统计信息。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值等列，并提供了数据质量说明和使用示例，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 562 observations across 32 Asia countries from 1996 to 2025, focusing on the indicator Share of children in hazardous work by sex and age (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asian countries, covering child labour statistics. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator, sex classification, age classification, observation year, observed value, etc., with data quality notes and usage examples, 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统计数据库，通过REST API直接获取指标CLD_XHAZ_SEX_AGE_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理筛选。随后，Electric Sheep Asia对数据进行了规范化处理，整合为统一的Parquet格式，并借助HuggingFace Datasets库封装，最终形成可直接使用load_dataset()加载的结构化数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载数据集，并转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型应用包括按国家筛选特定子集、绘制单一指标的时间序列趋势图，或通过透视表构建国家×年份的矩阵视图，以支持区域比较与统计分析。该设计旨在降低儿童劳动领域的数据获取门槛，加速科研与政策分析进程。

背景与挑战

背景概述

数据集“asia-ilo-cld-xhaz-sex-age-rt-share-of-children-in-hazardous-work-by-sex-and-age”由国际劳工组织（ILO）构建，经由Electric Sheep Asia在HuggingFace平台上重新封装发布，覆盖1996至2025年间32个亚洲国家的562条观测记录。其核心研究问题聚焦于量化亚洲地区儿童从事有害工作的比例，并按性别与年龄细分，旨在填补区域劳动统计中儿童权益保障的量化空白。该数据集来源自ILOSTAT——全球劳动统计的权威数据库，通过整合国家劳动力调查、家庭收入调查等多源数据，为政策制定与学术研究提供了关键依据。作为联合国可持续发展目标（SDG）中体面劳动议题的重要支撑，该数据集对评估亚洲童工现象演变趋势及其社会影响具有深远意义。

当前挑战

该数据集所面临的挑战集中在两大层面。其一，所解决的领域问题在于准确界定和测量“有害工作”这一模糊概念，不同国家对儿童工作的定义、合法年龄与危险作业分类存在差异，导致跨区域数据可比性受限。其二，构建过程中遭遇多重障碍：数据来源碎片化，需从多国劳动力调查及行政记录中提取并统一标准；时间跨度长达三十年，各国统计方法修订和口径调整频繁，如“Break in series: Methodology revised”标注所示；性别、年龄等维度的细分数据缺失率较高，部分观测因样本量不足被标记为不可靠。此外，ILO虽筛选“最佳来源”以优化数据质量，但仍无法完全消除不同调查体系间的系统性偏差。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于亚洲地区儿童从事危险工作的比例，按性别与年龄维度进行精细划分，是劳动经济学与发展研究中不可多得的量化资源。经典的使用场景包括构建面板数据模型，以追踪1996至2025年间32个亚洲国家儿童危险劳动参与率的时空演变趋势，或利用时间序列分析方法预测特定国家内该指标的未来走向。研究者常借助该数据集中性别（总、男、女）维度，开展异质性分析，探索性别差异在危险劳动发生率中的表现。此外，该数据集还广泛用于构建多层级回归模型，以控制国家与年份的随机效应，从而识别影响儿童危险劳动参与率的关键宏观因素。

解决学术问题

该数据集直接回应了劳动经济学与儿童保护领域中一系列悬而未决的学术难题。它帮助学者量化评估亚洲地区儿童危险劳动的规模与结构性特征，弥补了以往研究因数据碎片化而难以进行跨国比较的缺憾。借助ILOSTAT统一的方法论与ICLS定义，研究者能够系统分析性别与年龄分层下，危险劳动发生率的分布差异，从而验证或修正关于童工成因与后果的经典理论。该数据集的发布还推动了关于国际劳动标准与可持续发展目标（SDG）中第8.7项指标进展的实证评估，为政策有效性分析与国际公约履行监测提供了可信的量化基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际组织、政府部门及非政府机构制定与评估儿童保护政策的重要工具。国际劳工组织（ILO）可直接利用该数据跟踪其在亚洲推动的消除童工项目的进展，识别高危国家与弱势群体。各亚洲国家劳动与社会保障部门可借助该数据调整国内劳动监察重点与执法策略，将有限资源精准投向儿童危险劳动最集中的行业与地区。非政府组织在撰写项目申请书或影响力报告时，也常引用该数据的趋势分析，以增强倡导材料的说服力。此外，该数据集还可被整合进教育宣传平台，用于向社会公众展示儿童危险劳动问题的严峻性与长期变化。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲32个国家1996至2025年间儿童从事有害劳动的比例，按性别与年龄进行精细分层，为国际劳工组织（ILO）推动的可持续发展目标（SDG）中关于消除童工现象的第8.7项具体目标提供了关键的数据支撑。当前前沿研究着重利用此类长时间序列与多国别的面板数据，结合机器学习与时间序列预测模型，精准识别童工风险的时空演变规律与驱动因子，例如探究贫困、冲突、教育缺失与性别不平等如何加剧儿童在危险工作中的暴露。这一方向不仅深化了对亚洲区域劳动市场结构性问题的理解，更为政策制定者设计基于证据的干预措施——如针对特定年龄段与性别的社会保护计划——提供了可量化的决策依据，其研究意义在于将统计学数据转化为推动社会正义与儿童权利保障的实际行动。