electricsheepeurope/europe-ilo-how-stee-sex-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-in

该数据集包含561个观测值，覆盖14个欧洲国家，时间跨度为2008年至2025年，聚焦于一个具体指标：STEM职业员工平均每周实际工作小时数。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、年份、性别分类、观测值和数据来源等列，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 561 observations of mean weekly hours actually worked per employee in a STEM occupation across 14 Europe countries, spanning 2008–2025. It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, and includes indicators, geographic coverage, and disaggregation dimensions such as sex. The data is repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness, with schema details and usage examples provided.

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核心统计数据库，通过其REST API接口直接抽取指标编码为HOW_STEE_SEX_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行统一协调与标准化处理，确保跨国家与跨时间维度的可比性。数据集共收录561条观测值，覆盖14个欧洲国家，时间跨度从2008年至2025年，每条记录均附带来源标签以便追溯数据原始出处与处理方法。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset函数一键加载该数据集，并转换为Pandas DataFrame格式进行后续分析。典型应用包括针对特定国家进行子集筛选，或按时间序列对单个指标进行趋势可视化。此外，数据可便捷地透视转换为以时间为行、国家为列的矩阵形式，便于开展跨国比较与面板数据分析。数据集采用CC-BY-4.0许可协议，使用时需同时标注原始数据来源（国际劳工组织）及重新打包方（Electric Sheep Europe），以维护学术引用的规范性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并经Electric Sheep Europe团队重新打包发布至HuggingFace平台。它聚焦于14个欧洲国家中STEM（科学、技术、工程、数学）职业雇员实际周平均工作小时数，时间跨度从2008年至2025年，共包含561条观测记录。作为ILO劳动统计体系的重要组成部分，该数据集旨在为研究欧洲地区STEM从业者的劳动强度与工作模式提供标准化、可比较的量化基础，弥补了此前跨国STEM领域微观劳动数据整合不足的缺陷。其高时间分辨率与覆盖多国的特点，使得研究者得以追踪金融危机后欧洲不同国家STEM劳动力市场的动态演变，为劳动经济学、教育与劳动力市场匹配等领域的研究提供了关键数据支撑。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在两个层面。首先，在领域问题层面，如何准确量化不同国家STEM从业者的实际劳动投入是一项长期难题——各国对STEM职业的界定标准存在差异，且劳动力调查的统计口径、调查频率与样本代表性参差不齐，导致跨国比较时需要谨慎处理数据异质性。其次，在构建过程中，数据整合面临多重技术障碍：原始数据来源于各国劳动力调查、行政记录等多种渠道，ILO虽进行了协调统一，但部分观测值存在‘序列断裂’（Break in series）标记，反映了方法论修订或调查框架变更带来的非连续性问题；此外，按性别等维度进行分解时，部分年份或国家的细颗粒度数据缺失，增加了对完整结构进行时间序列分析的不确定性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲14个国家2008至2025年间STEM（科学、技术、工程与数学）从业者每周实际工作小时数的均值，共计561条观测记录。其经典使用场景涵盖跨国家与跨年度的劳动工时趋势分析，可支撑时间序列预测、面板数据回归以及分类任务。研究者常通过按国家或性别维度进行切片，探索STEM劳动力市场的工作强度演变规律，并利用年度频率数据构建预测模型，以揭示不同经济背景下从业者工作负荷的差异化动态。

解决学术问题

该数据集在学术层面主要回应了关于STEM劳动力工时异质性的关键问题。以往研究受限于粒度不足或地域覆盖狭窄，难以系统刻画欧洲范围内STEM从业者的工作负荷特征。借助ILOSTAT标准化方法论，该数据解决了跨国工时比较中的统计口径不一致难题，使学者能够量化分析性别、国别与时间三重维度下STEM职业的工时波动，进而为探究技术进步与劳动强度间的互动关系、评估不同社会政策对STEM人才留存与工作满意度的影响提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用领域，该数据集为国际组织、政策制定机构及人力资源咨询公司提供了宝贵的决策支持。例如，国际劳工组织可据此监测成员国STEM行业的劳动强度变化，评估体面劳动目标的实现进展；欧盟委员会可借助工时趋势数据设计针对性的技能培训计划或弹性工作制政策。企业层面的雇主亦能参考跨国工时基准，优化内部排班与员工福利安排，提升STEM人才的工作效率与职业幸福感。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲STEM职业雇员的周均实际工时演化，为劳动经济学与科技人才政策研究提供了关键的高频次面板数据。当前领域前沿方向包括：结合欧盟“数字十年”战略与AI岗位扩张，追踪14国2008-2025年STEM从业者劳动强度的结构性变迁；通过性别维度分解，揭示技术密集型行业中女性工程师面临的工时不平等与隐性加班文化；以及利用该统一的ILOSTAT标准数据，与各国技能短缺报告联动，评估远程办公与灵活用工制度对STEM人员工作-生活平衡的长期影响。数据集所涵盖的希腊、瑞士等国因经济危机或高福利模式而产生的工时波动，为欧洲劳动力市场韧性与数字化转型的社会代价研究注入了实证锚点。