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该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的统计信息，主题为工作时间。具体指标为按性别、经济活动和残疾状况划分的就业人员实际平均每周工作小时数（指标代码：HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB）。数据集涵盖4个欧洲国家（英国、摩尔多瓦、阿尔巴尼亚、塞尔维亚），时间跨度为2005年至2025年，共包含3,435个观测值。数据按性别（总计、男性、女性）进行细分，并可能包含经济活动和残疾状况的分类。数据结构包括国家代码、指标、性别、分类变量、年份、观测值及其状态标志等字段。数据为年度频率，经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归或时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包发布，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database on the topic of Hours of work. The specific indicator is Mean weekly hours actually worked per employed person by sex, economic activity and disability status (indicator code: HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB). It covers 4 European countries (United Kingdom, Moldova, Albania, Serbia) from 2005 to 2025, with 3,435 observations. Data is disaggregated by sex (total, male, female) and may include classifications for economic activity and disability status. The schema includes fields such as country code, indicator, sex, classification variables, year, observed value, and status flags. Data is annual frequency, harmonized by ILO, and suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe and released under the CC-BY-4.0 license.

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REST API接口直接提取指标编码为“HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB”的观测值，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一标准对原始调查微观数据进行清洗和标准化处理。数据经筛选仅保留欧洲地区ISO3国家代码所对应的样本，最终汇聚成包含3,435条观测记录的表格型数据集，涵盖2005年至2025年间的年度时间序列。

特点

数据集聚焦于欧洲四国（英国、摩尔多瓦、阿尔巴尼亚、塞尔维亚）按性别、经济活动与残疾状况分组的就业人员周平均实际工时指标。其独特之处在于提供多维度分解变量，包括性别（男性、女性、总计）以及经济活动和残疾状态的分类字段，同时附有数据来源标签与观测状态标志，便于用户追溯数据质量和元数据信息。数据集采用单指标多维度设计，支持跨国家、跨时间的比较分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`load_dataset()`函数一键加载数据集，并将其转换为Pandas DataFrame格式进行后续操作。典型使用场景包括按国家筛选过滤、针对特定指标进行时间序列可视化分析，以及利用透视表构建国家×年份的观测值矩阵。数据集字段包含观测值、分类标签及数据质量标注，适合用于表格分类、回归分析或时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与公共政策研究领域，工作时间的长短与分布是衡量劳动力市场效率、性别平等及社会保障水平的关键指标。由国际劳工组织（ILO）统计司维护的ILOSTAT数据库，作为全球劳动统计的权威来源，长期致力于提供标准化、可比较的跨国劳动数据。2025年，Electric Sheep Europe基于ILOSTAT的REST API，抽取并重新整合了欧洲4个国家（英国、摩尔多瓦、阿尔巴尼亚、塞尔维亚）2005年至2025年间“按性别、经济活动和残疾状况划分的就业人员实际每周平均工作时间”指标（HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB），构建了包含3435条观测值的数据集。该数据集以CC-BY-4.0许可发布，旨在为劳动经济学的时空分析、时间序列预测及多维度分类任务提供机器就绪（ML-ready）的高质量数据资源，填补了现有公开数据集中欧洲区域残疾劳动者工作时间精细分层数据的空白，对推动包容性就业政策评估具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的首要领域挑战，在于传统劳动统计中残疾群体与经济活动交叉维度的数据匮乏，导致针对残障人士就业质量的实证研究常受限于样本稀疏性；多数跨国数据集仅提供性别或年龄的单维度分解，无法支持对“性别-残疾-经济部门”三重交叉效应的分析。在构建过程中，数据集面临的核心困难包括：ILOSTAT原始接口返回的观测值质量参差不齐，部分国家（如阿尔巴尼亚、塞尔维亚）的数据仅覆盖单一年份，且包含大量被标记为“不可靠”（obs_status=U）的记录；此外，时间序列的年度频率与多来源数据的“最佳来源”选择逻辑，在跨国家-年份的连续性重建中引入了潜在偏差，需要在数据清洗与模型使用时谨慎处理。

常用场景

经典使用场景

欧洲劳动力市场中，劳动者每周实际工作小时数是衡量工作强度与劳动力利用效率的核心指标。该数据集收录了2005至2025年间欧洲四国（英国、摩尔多瓦、阿尔巴尼亚、塞尔维亚）共3435条观测记录，按性别、经济活动领域及残疾状况进行细致分层，为研究者提供了难得的多维度微观数据矩阵。其经典用途在于构建面板回归模型，以分析不同人群间劳动供给行为的差异，或作为时间序列预测任务的输入，捕捉欧洲区域工作时间的长期演变趋势与结构性变化。

解决学术问题

在劳动经济学与公共政策研究领域，该数据集有效填补了跨国别、长周期、多层次的工时数据空白。学者可借此探究性别工资差距与工作时间的关系，量化残疾人群在劳动市场中的参与障碍，或评估经济结构调整对不同行业劳动者工作负荷的冲击。通过对比各国工时的动态变化，研究者能够揭示社会保障制度与劳动力弹性之间的互动机制，为国际劳工组织推动的体面劳动议程提供经验证据支持，从而深化对欧洲劳动力市场异质性与包容性问题的系统性理解。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列具有代表性的学术与开源工作。在计量经济学领域，研究者常基于其面板结构构建固定效应模型或动态GMM估计，探讨工时与生产率之间的因果关系。在机器学习社区，该数据被用于开发时序预测算法，如Prophet或LSTM模型，以模拟国家层面平均工时的未来走向。同时，数据可视化项目借助其地理分层特征，绘制欧洲劳动时间热力图，揭示区域间劳动力利用的非均衡性，这些工作共同推动了劳动统计数据的可复现性与跨学科对话。