electricsheepasia/asia-ilo-pop-xnai-sex-cpr-nb-inflow-of-nationals-returned-from-abroad-by-sex-an

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的统计数据，主题为国民在国外。具体而言，它记录了亚洲10个国家（包括印度尼西亚、哈萨克斯坦、亚美尼亚等）在2010年至2024年期间，按性别和先前居住国分类的国民从国外回流的流入数据，单位为千。数据集包含391个观测值，涵盖1个核心指标：POP_XNAI_SEX_CPR_NB（按性别和先前居住国分类的国民从国外回流的流入量，以千计）。数据以表格形式组织，包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据来源于ILO harmonized的劳动力调查和行政记录，并经过重新打包以方便机器学习使用。This dataset contains statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database on the topic of Nationals abroad. Specifically, it records the inflow of nationals returned from abroad, disaggregated by sex and country of previous residence (in thousands), for 10 Asian countries (including Indonesia, Kazakhstan, Armenia, etc.) spanning the years 2010 to 2024. The dataset comprises 391 observations covering one core indicator: POP_XNAI_SEX_CPR_NB (Inflow of nationals returned from abroad by sex and country of previous residence, in thousands). The data is organized in tabular format with columns such as country code, year, sex classification (total, male, female), observed value, etc., making it suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is sourced from ILO-harmonized labor force surveys and administrative records, and has been repackaged for machine learning readiness.

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数据库，聚焦于亚洲地区海外国民回流规模的统计。构建过程中，数据通过ILOSTAT的REST API直接提取，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。为聚焦亚洲区域，数据集以ISO3国家代码为筛选条件，从全球数据中过滤出涵盖10个亚洲国家的观测值，最终汇集了2010年至2024年间共391条记录。所有原始数据的来源均在source.label列中标注，确保了数据溯源的可信度与透明度。

特点

数据集以统一架构呈现，包含16个标准化字段，覆盖国家代码、性别细分、指标定义、观测值及注释等核心信息。其突出特点在于提供性别的三维细分（总计、男性、女性），并包含国家、时间与指标的多维交叉分析能力。数据仅收录年频次记录，且采用ILO筛选的'最佳来源'以避免同一国别年份的多源冲突。此外，数据集还附带了来源、指标与数据注释的详细标签，极大便利了用户对数据背景与质量的理解。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据，仅需一行代码即可将数据集转换为Pandas DataFrame进行操纵。对于按国家筛选、单一指标的时间序列可视化，以及构建国家×年份的透视矩阵等常见任务，数据集均提供了简洁高效的示例脚本。利用观测量obs_value字段与time字段，研究者能轻松开展亚洲各国海外国民回流规模的趋势分析与横向对比。该数据集的低观测数量（<1K）亦使其适合作为教学示例或快速原型开发的测试数据。

背景与挑战

背景概述

在全球化背景下，国际人口流动已成为劳动经济学与社会政策研究的关键议题。国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库作为全球劳动统计的权威来源，系统整合了各国劳动力调查与行政记录数据。该数据集由Electric Sheep Asia于2024年重新整理发布，聚焦亚洲地区2010至2024年间归国国民流入的性别与先前居住国分布，涵盖10个国家、391条观测值。核心研究问题在于量化跨国劳动力回流规模及其结构性特征，为分析亚洲国家人才循环、移民政策效应及劳动力市场动态提供基础数据支撑。该数据集作为ILOSTAT指标体系的区域化应用，在劳动迁移研究中具有重要参考价值，尤其为性别视角下的回流模式比较提供了标准化的时间序列基础。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战在于跨国劳工回流数据的稀疏性与可比性——亚洲各国统计口径与采集频率差异显著，部分国家仅有单一年份记录，导致区域间趋势推断受限。数据构建过程中，ILO需协调不同来源的国家劳动力调查与行政登记，处理定义差异（如‘国民’的法律界定）、时间断点及分类维度不完整等问题。此外，少数国家（如东帝汶）样本量极小，且性别分列数据存在缺失，增加了模型训练的偏差风险。未纳入月度或季度高频指标也限制了劳动力流动波动性的精细分析，需在数据融合与插值方法上进一步突破以增强区域覆盖的完整性。

常用场景

经典使用场景

该数据集在劳动经济学与人口迁移研究中具有经典应用场景，其核心用于量化分析亚洲国家海外国民回流规模的时空演变规律。研究者可依据性别分层维度（如男性、女性、合计）和国家来源（如印度尼西亚、哈萨克斯坦、亚美尼亚等10个亚洲国家），构建面板数据模型，考察2010至2024年间回流人口与宏观经济指标（如国内生产总值、失业率）之间的关联。该数据集还适用于时间序列预测任务，通过采用ARIMA或Prophet等模型，对特定国家未来回流趋势进行推断，从而揭示迁移流动的动态模式。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为政策制定者与国际组织提供了精准的决策支撑工具。各国劳动部门和移民管理机构可利用这些数据评估现有海外人才吸引政策的成效，识别高回流趋势国家或特定性别群体的流向特征，从而优化劳动力资源调配与再培训计划。非政府组织和研究智库也能基于此数据分析回流人口对地方社区经济振兴的潜在贡献，在社会保障、就业促进和职业发展规划等领域提出更具针对性的干预方案。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作涵盖了跨国面板分析与迁移流建模。部分研究将其与ILOSTAT体系中其他劳动指标（如失业率、工资水平）结合，构建了可解释性回归模型，探讨回流人口规模与母国劳动条件之间的因果链。另有学者将其作为验证迁移推拉理论在亚洲情境适用性的核心数据源，发展出基于性别分层的贝叶斯结构方程模型。此外，该数据集还催生了一批聚焦东南亚与中亚跨界劳动力流动的专项分析报告，促进了ILO与国际货币基金组织等机构间在迁移治理领域的协同研究。