electricsheepeurope/europe-ilo-lai-vist-noc-nb-number-of-labour-inspection-visits-to-workplaces-d

该数据集包含关于欧洲劳动监察的354个观测值，涵盖32个欧洲国家，时间跨度为2009年至2024年，聚焦于一个核心指标：LAI_VIST_NOC_NB，即年度内劳动监察访问工作场所的次数。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤欧洲国家代码，确保数据权威性和标准化。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、观测年份、观测值、观测状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据为年度频率，ILO使用国际劳工统计学家会议定义对原始调查微数据进行协调，并标注来源以追溯。使用示例包括加载数据、按国家过滤、绘制时间序列图表和转换为国家×年份矩阵。数据集遵循CC-BY-4.0许可，由Electric Sheep Europe重新打包，旨在为欧洲提供统一的机器学习就绪数据层。This dataset contains 354 observations of labour inspection data across 32 Europe countries, spanning 2009–2024, covering 1 distinct indicator: LAI_VIST_NOC_NB, which represents the number of labour inspection visits to workplaces during the year. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, pulled directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Europe ISO3 country codes. It is presented in a tabular format with columns such as country code, country name, source, indicator code, indicator name, observation year, observed value, and observation status, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is annual frequency, harmonized by the ILO using International Conference of Labour Statisticians definitions, with source flags for traceability. Usage examples include loading the dataset, filtering by country, plotting time-series for indicators, and pivoting to a country × year matrix. The dataset is released under the CC-BY-4.0 license, repackaged by Electric Sheep Europe as part of a unified, ML-ready data layer for Europe on HuggingFace.

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中央统计数据库，聚焦于欧洲32个国家在2009年至2024年间年度劳动监察访问次数的观测数据。构建过程通过调用ILOSTAT的REST API，直接提取标识符为LAI_VIST_NOC_NB的指标，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。原始数据经由ILO统计部门基于国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与整合，确保各类来源（如劳动力调查、行政记录）的指标具备跨国的可比性与规范性。数据集中每一条观测记录均附有来源标签与注释信息，便于追溯与验证，最终凝聚为354条精炼观测值。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset()函数一键加载数据集，并利用to_pandas()方法转换为DataFrame格式便于分析。在具体使用中，可通过过滤ref_area列提取特定国家的子集，例如针对德国（DEU）的观测数据；也可针对LAI_VIST_NOC_NB指标，按时间排序后绘制折线图以观察趋势变化。此外，利用pivot_table方法可轻松将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，从而支持面板数据分析或时间序列建模。该数据集还适用于表格分类、回归以及时间序列预测等任务，为劳动经济学与社会政策研究提供了便捷的数据基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其ILOSTAT数据库发布，并经Electric Sheep Europe重新封装为HuggingFace格式，旨在系统记录2009至2024年间欧洲32个国家的工作场所劳动监察访问次数。核心研究问题聚焦于如何通过标准化、可复用的时间序列数据，揭示劳动监察活动在区域间的分布差异、历史演变趋势，以及其与就业政策、劳动力市场治理之间的潜在关联。作为ILOSTAT框架下劳动监察指标的重要子集，该数据集为劳动经济学、公共政策评估及国际比较研究提供了关键的数据基础，推动了劳动监察领域从定性描述向定量分析的范式转变，其影响力延伸至可持续发展目标中体面工作的监测与评估。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于劳动监察领域长期缺乏统一、跨国的量化指标——不同国家统计口径各异、数据发布频率不一，使得区域比较与趋势分析困难重重。构建过程中面临的挑战包括：从ILOSTAT REST API中抓取数据时需处理异构数据结构与缺失值；在32个国家间协调不同来源（如劳动力调查、行政记录）的统计标准，仅保留ILO选定的‘最佳来源’；同时，部分国家存在年度数据间断或早期年份记录不全的缺口，需通过数据质量标记（如‘临时’、‘不可靠’）来透明化不确定性，这对时间序列模型的鲁棒性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲32国2009至2024年间劳动监察机构对工作场所的年度巡查次数，以国家-年度为观测单元，记录了单一核心指标LAI_VIST_NOC_NB。其经典使用场景涵盖表格分类与回归任务，例如基于历史巡查频次预测各国未来监察强度、依据社会经济特征对国家监察模式进行聚类分析，以及构建时间序列模型揭示欧洲劳动监察体系的演变规律，为劳动政策评估提供量化支撑。

解决学术问题

数据集有效回应了劳动经济学与公共管理领域的关键学术问题，包括如何量化劳动监察执行力度的国别差异、监察频次随时间波动的驱动因素分析，以及监察资源分配与劳动保护成效间的因果关系识别。其意义在于通过标准化的跨国面板数据，填补了欧洲区域内劳动监察实证研究的空白，推动学者从描述性统计转向基于因果推断的政策效应评估，进而深化对体面劳动目标实现路径的理解。

实际应用

在实际应用层面，该数据集助力国际组织和政府机构进行劳动监察效能监测与资源优化配置。例如，国际劳工组织（ILO）可据此识别监察薄弱的成员国并定向提供技术援助；国家劳动部门能通过时序趋势预警监察覆盖率的异常下降；研究机构则将其与工伤事故、工资拖欠等指标关联，构建劳动权益保护的综合评价体系，辅助制定数据驱动的监察策略，提升工作场所安全与劳工标准合规水平。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于国际劳工组织（ILO）提供的欧洲32国2009–2024年间年度劳动监察访问次数的标准化时序记录，为劳动经济学与公共政策评估提供了可靠的实证基础。在当今全球劳动力市场格局加速重塑的背景下，劳动监察作为保障体面工作与职业安全的核心机制，其频次与覆盖面的纵向数据被广泛应用于分析监管效能、评估劳动法执行力度及预测非正规就业演变趋势。结合欧盟“体面工作议程”、各国零工经济立法热议以及疫情后劳动力复原力研究，研究者可通过该数据集追踪区域监察强度的时空异质性，为劳工权益保障与可持续发展目标（SDG 8）的量化监测提供扎实的数据支撑。