electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-jbt-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-working-time

该数据集包含欧洲地区旅游业就业的统计数据，具体涉及按性别和工作时间安排分类的旅游业就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，覆盖1个欧洲国家（英国），时间跨度为2009年至2025年，共包含197个观测值。数据集的核心指标为EMP_TOUR_SEX_JBT_NB，提供了按性别（总计、男性、女性）和工作时间安排（总计）分类的就业人数。数据结构包括国家代码、指标名称、性别分类、年份、观测值等列，并包含数据来源和质量标记（如不可靠标志）。数据以年度频率发布，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains statistics on tourism sector employment in Europe, specifically focusing on employment by sex and working time arrangement (in thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering 1 European country (United Kingdom) from 2009 to 2025, with 197 observations. The key indicator is EMP_TOUR_SEX_JBT_NB, which provides employment numbers disaggregated by sex (total, male, female) and working time arrangement (total). The dataset schema includes columns such as country code, indicator name, sex classification, year, observed value, and data quality flags (e.g., unreliable status). The data is published at annual frequency and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动统计学领域，国际劳工组织的ILOSTAT数据库是劳动力数据的重要基石。本数据集聚焦于欧洲旅游业就业情况，通过直接调用ILOSTAT REST API接口获取原始指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。数据来源涵盖劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录，经国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理，确保数据的一致性与可比性。最终数据以Parquet格式封装，共包含197条观测记录，覆盖2009年至2025年间单一欧洲国家的旅游业就业人数，按性别与工作时间安排进行细分。

特点

该数据集展现出显著的精细化特征。除核心的就业人数指标外，数据通过性别（男性、女性、总计）与工作时间安排两个维度进行深度解剖，提供三个独特的性别分类值。每条记录均标注了数据来源代码及标签，确保可追溯性，同时包含观测状态标志以注明数据质量（如临时性或不可靠）。作为时间序列数据，其年度频率为纵向分析提供了坚实架构，支持从宏观趋势到细分群体的多层次剖析。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face的datasets库轻松加载该数据集，一行代码即可实现数据读取并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。示例中展示了三种典型应用场景：按国家过滤数据以聚焦特定区域；针对单一指标排序后绘制时间序列曲线，直观呈现就业变化趋势；以及利用数据透视表构建国家与年份的矩阵结构，便于跨时期、跨地域的比较研究。这种简洁的接口设计极大降低了劳动统计数据的获取与分析门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2025年发布，经Electric Sheep Europe重新打包，聚焦欧洲旅游业从业者按性别与工作时间安排的就业数据（单位：千人）。旅游业作为全球经济的重要支柱，其就业结构的性别差异与工时弹性是劳动经济学与可持续发展研究领域的核心议题。数据集覆盖2009至2025年间英国197条观测记录，依托ILO对各国劳动力调查等原始数据的统一协调与国际劳工统计学家会议定义，为分析欧洲旅游业的性别平等与工作模式演变提供了标准化、可追溯的量化基础，对推动相关领域的实证研究与政策制定具有显著影响。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于：一是旅游业就业数据常因国家统计口径、调查方法及工时分类标准差异而难以跨国比较，ILOSTAT虽通过ILO协调提升了可比性，但数据质量标注（如“不可靠”状态标记）仍提示部分观测值可信度存疑；二是数据集仅覆盖单一国家且年度频率，缺失月度或季度序列与更广泛欧洲国家信息，限制了针对季节性波动与区域异质性的精细分析；三是性别与工时分解维度的有限性（仅3种性别分类与总工时），可能掩盖非典型就业形态（如兼职、临时工）中的性别分化现象，为深入挖掘旅游业就业结构的复杂性带来制约。

常用场景

经典使用场景

在旅游经济学与劳动统计学交叉领域，该数据集被广泛用于分析欧洲旅游行业就业结构的时序演变。研究者常将其作为面板数据基础，通过性别与工作时间安排的双重分类维度，构建固定效应或随机效应模型，揭示2009至2025年间旅游业就业总量的波动规律与结构性变化。其197个观测值覆盖单一国家但包含丰富的时间跨度，尤其适合开展小样本条件下的时间序列回归分析，如自回归移动平均模型或结构性断点检测，以刻画金融危机后与疫情冲击对旅游就业的异质性影响。

解决学术问题

该数据集精准回应了旅游就业研究中长期存在的微观数据匮乏难题。传统劳动力调查往往缺乏对旅游行业细分岗位的专门追踪，而ILOSTAT通过统一劳动统计学家会议定义进行数据协调，使得跨国别、跨时期的就业比对成为可能。学术层面，它解决了性别就业差异在工作时间维度上的量化难题，为验证性别平等与灵活就业政策效果提供了可靠证据。其意义在于推动旅游经济学从描述性分析迈向因果推断，助力学者识别制度变迁与市场波动对特定人群就业质量的差异化作用。

衍生相关工作

以此数据集为基础，学界已衍生出多项标志性研究。例如，学者利用其时间序列特征构建了旅游就业弹性模型，量化了入境游客增长与岗位创造之间的非线性关系；亦有工作将其与宏观经济面板数据融合，评估了紧缩财政政策对旅游非正规就业的诱发效应。在方法创新层面，研究人员开发了基于贝叶斯结构时间序列的就业预测框架，克服了小样本下的过拟合问题。这些衍生工作不仅深化了对欧洲旅游劳动力市场的理解，更推动了劳动统计与计量经济学的交叉融合。