electricsheepasia/asia-ilo-eap-3wap-sex-age-geo-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a

该数据集包含13,110个观测值，涵盖32个亚洲国家从1970年至2025年的青年劳动力参与率数据，重点关注按性别、年龄和城乡地区划分的指标（EAP_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并经过标准化处理，以表格形式组织，包括国家代码、性别分类、年龄分组、年份和观测值等列。数据集旨在为机器学习和研究提供亚洲劳动力市场的统一、可读数据层，支持分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 13,110 observations of youth labour force participation rate data across 32 Asia countries, spanning from 1970 to 2025, with a focus on the indicator EAP_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT disaggregated by sex, age, and rural/urban areas. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asia, and organized in tabular format with columns such as country code, sex classification, age groups, year, and observed values. It is designed to provide a unified, ML-ready data layer for Asias labour market, supporting tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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，通过其REST API直接抓取指标代码为EAP_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行筛选。ILOSTAT本身基于各国劳动力调查、住户收入调查、机构调查及行政记录等多元来源，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据整合与标准化。Electric Sheep Asia团队对数据进行了重新封装，确保各字段标签清晰可追溯，最终形成了包含13,110条观测记录、覆盖32个亚洲国家、时间跨度从1970年至2025年的结构化表格数据集。

特点

本数据集聚焦于按性别、年龄组及城乡区域划分的青年劳动力参与率（百分比），其核心特色在于提供了精细的维度拆分能力。数据包含性别（总、男、女、其他）、第一分类变量（如15-29岁青年年龄段）、第二分类变量（如国家层级或城乡覆盖范围）等多个分层字段，便于开展交叉分析。此外，数据来源标注了具体的调查名称与代码，观测状态标记了如序列断裂等质量提示，使得研究者能够审慎评估每个数值的可靠性。时间维度上的年度观测频率为长期趋势分析与面板数据建模奠定了坚实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以一行代码加载数据集：load_dataset('electricsheepasia/asia-ilo-eap-3wap-sex-age-geo-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a')，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型用法包括按国家代码过滤特定国家的时间序列数据，按指标筛选后以时间与观测值绘图展示变化趋势，或利用透视表将数据重塑为国家-年份矩阵以进行面板回归或聚类分析。数据集兼容表格分类、回归及时间序列预测等多种任务，数据结构规范，字段类型明确，便于直接接入机器学习流水线。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库于2025年发布，经Electric Sheep Asia团队重新封装，聚焦亚洲32个国家1970至2025年间青年劳动力参与率，按性别、年龄及城乡地域细分，共收录13,110条观测值。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，基于国家劳动力调查、行政记录等多源数据，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，为分析亚洲青年就业格局提供了系统化、可比较的时序数据。该数据集在发展中国家劳动经济学、区域就业政策评估及可持续发展目标（SDG）监测中具有重要基础价值，尤其填补了亚洲多国长期、细粒度劳动参与率数据的空白，支持跨国比较与历史趋势建模。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于：亚洲青年劳动力参与率受产业结构转型、教育扩张及城乡差异等多重因素交织影响，现有统计往往因国家间定义不一、调查周期错位及细分维度缺失而难以实现精准比较与预测。构建过程中，国际劳工组织需对各国来源迥异、质量参差的微观调查数据进行跨时期协调与标准化，例如处理因方法论修订导致的序列中断（如观测状态标记为“Break in series”），同时平衡多源数据中“最佳来源”的选择一致性。此外，数据集需兼顾低人口覆盖率国家（如阿富汗、蒙古）的数据稀疏性与高频率样本间的衔接，并确保性别、年龄及地域分类的非空完整性，为可靠的时间序列分析奠定基础。

常用场景

经典使用场景

该数据集在劳动经济学与人口学研究中扮演着基石角色，尤其聚焦于亚洲地区青年劳动力参与率的性别、年龄及城乡维度分析。研究者可借助这一横跨1970至2025年、涵盖32个亚洲国家的面板数据，构建多层级回归模型或时间序列分析框架，系统评估经济发展、教育扩张与城镇化进程对青年群体劳动力供给行为的影响。数据集中精细的分组标签，如按性别（男/女/合计）与年龄带（如15-29岁）的划分，使得探讨青年劳动力参与模式的异质性成为可能，为理解亚洲地区劳动力市场结构性变迁提供了宝贵的量化依据。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构与亚洲各国政策制定者提供了可靠的决策支持工具。通过跟踪分析青年劳动力参与率的长期趋势与短期波动，政府能够精准识别性别或城乡维度下的就业弱势群体，从而制定更具针对性的青年就业促进计划、职业技能培训政策及性别平等倡议。此外，数据集还可与宏观经济指标（如GDP增长率、城市化率）结合，构建预警模型，用以监测劳动力市场健康状况并评估社会政策干预效果。非政府组织与国际金融机构亦能借助该数据开展区域劳动力竞争力评估，优化亚洲基础设施与产业投资中的人力资本配置策略。

衍生相关工作

基于该数据集已衍生出多项具有影响力的研究工作，涵盖但不限于亚洲青年就业弹性估计、劳动力参与率的性别差异长期演变以及城镇化对青年劳动供给的非线性效应分析。研究者利用其时间序列特性，构建了面板误差修正模型与双重差分框架，分别探讨了经济冲击与制度变革对各类青年亚群体劳动力市场参与的影响。同时，该数据与ILOSTAT其他指标（如失业率、非正规就业比例）的联合使用，催生了一系列关于劳动力市场结构化转型与青年就业质量的综合性研究，并成为后续机器学习预测模型训练中验证亚洲劳动力动态变化的标准基准之一，为学术研究向政策应用转化架设了桥梁。