electricsheepeurope/europe-ilo-ear-thra-sex-nb-average-hourly-earnings-of-tourism-sector-employee

该数据集包含欧洲旅游部门员工按性别划分的平均每小时收入（本地货币）数据，来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集包括48个观测值，覆盖1个欧洲国家（具体为英国，ISO代码GBR），时间跨度为2009年至2025年，涉及1个核心指标：EAR_THRA_SEX_NB，即旅游部门员工按性别划分的平均每小时收入。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过欧洲国家代码过滤，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集提供详细的模式，包括国家代码、来源、指标、性别分类、时间、观测值和状态等列，并支持按国家、时间和性别进行数据筛选和分析。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 average hourly earnings of tourism sector employees by sex (local currency) data for Europe, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It includes 48 observations, covering 1 European country (specifically the United Kingdom, ISO code GBR), spanning the years 2009 to 2025, with 1 distinct indicator: EAR_THRA_SEX_NB, which represents average hourly earnings of tourism sector employees by sex. Data is pulled directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Europe ISO3 country codes, harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset provides a detailed schema with columns such as country code, source, indicator, sex disaggregation, time, observed value, and status flags, and supports filtering by country, time, and sex for analysis. Data is annual frequency and suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API直接提取指标“EAR_THRA_SEX_NB”的数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤。原始数据来自各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一整合。Electric Sheep Europe团队在此基础上，对数据进行了标准化封装，以Parquet格式存储，确保研究者能够便捷调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库快速加载数据，使用`load_dataset`函数获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家筛选数据、对单个指标进行时间序列可视化，以及构建国家×年份的透视矩阵。数据处理时需注意年度频率特性，并关注性别维度标签的含义（如SEX_T、SEX_M、SEX_F），以准确解读分析结果。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年创建，经Electric Sheep Europe重新整理并发布在HuggingFace平台。数据集聚焦于欧洲地区旅游业雇员按性别划分的平均时薪，研究核心在于揭示旅游业劳动报酬的性别差异与时间演变规律。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集整合了来自英国劳动力调查等官方来源的48个年度观测值，覆盖2009至2025年，为旅游经济学、劳动经济学及性别平等研究提供了标准化、机器可读取的时序数据。其发布推动了欧洲劳动力统计数据的开放获取与可复现性，成为探究旅游业就业质量与可持续发展目标进展的重要基础资源。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战包括：旅游业作为劳动密集型行业，其雇员工资水平受季节波动、非正规就业及政策变化影响显著，现有宏观统计往往掩盖性别差异与地域异质性，导致政策干预缺乏精准锚点。数据构建过程中面临多重挑战：首先，ILOSTAT需从各国劳动力调查、企业调查及行政记录等异构来源中整合数据，并依据国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理，协调不同国家的分类体系与统计口径。其次，观测值仅覆盖单一国家（英国），跨国的可比性与地域代表性受限。此外，数据以年度频率发布，无法捕捉季度或月度波动，且部分来源标注为临时或非可靠状态，需依赖专家筛选‘最佳来源’以确保质量，这些因素共同限制了数据集在复杂时序建模中的直接应用潜力。

常用场景

经典使用场景

该数据集是研究欧洲旅游业劳动力市场薪资动态的宝贵资源，特别聚焦于按性别划分的旅游行业雇员平均时薪。其经典使用场景涵盖时间序列预测与面板数据分析，研究者可借助该数据集追踪2009至2025年间英国旅游从业者薪资的演变轨迹，进而构建回归模型以探究经济周期、劳动力政策或季节性波动对薪资水平的影响。此外，该数据集的按性别分类特性使其在性别薪资差异研究中占据关键地位，为揭示旅游业内部可能存在的性别不平等现象提供了坚实的量化基础。

解决学术问题

该数据集核心解决了旅游经济学与劳动经济学领域中长期面临的微观数据匮乏问题。它通过ILOSTAT标准化的统计口径，为学术界提供了首个聚焦欧洲单一国家（英国）旅游部门雇员时薪的年度序列，使得研究者能够精准刻画该特定行业的薪资结构演变。此前，相关研究多依赖宏观行业平均数据，难以剥离性别维度与旅游业的特异性。此数据集填补了这一空白，推动了关于服务业工资机制、旅游就业质量以及性别平等议题的实证分析迈向更深层次，为政策评估与理论验证提供了关键证据。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲旅游部门的政策制定者、行业协会及人力资源管理者提供了直观的决策支持工具。通过监控旅游从业者薪资的年度变化，政府机构如劳工部门可评估最低工资政策或劳动权益法规的实际影响。旅游企业则能利用这些数据对标行业薪酬水平，优化招聘与留人策略，尤其是在季节性用工高峰。同时，该数据与ILO可持续发展目标（SDG）中的体面工作指标相呼应，可用于追踪和报告英国旅游业在促进性别平等和公平报酬方面的进展。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲旅游部门雇员按性别划分的平均小时收入（本地货币），源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖英国2009至2025年的48个观测值。在旅游业复苏与劳动力市场不平等的全球背景下，该数据为性别薪酬差距、旅游经济韧性及劳动力政策评估提供了精细化的时序证据。前沿研究常结合多源劳动统计，利用此数据构建时间序列预测模型，以探究旅游部门薪资波动与宏观经济指标（如GDP、就业率）的深层关联，进而推动可持续旅游与体面劳动目标的实证分析。