electricsheepeurope/europe-ilo-emp-xnao-sex-cds-nb-outflow-of-nationals-for-employment-by-sex-and-cou

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的“国民按性别和目的地国分类的就业流出数据（以千计）”，专注于欧洲地区。数据覆盖4个欧洲国家（斯洛伐克、摩尔多瓦、俄罗斯、英国），时间跨度为2017年至2024年，共有246个观测值。核心指标为EMP_XNAO_SEX_CDS_NB，用于衡量国民因就业目的流出到其他国家的数量，按性别和目的地国分类。数据集提供了详细的结构化信息，包括国家代码、来源、指标、性别分类（总计、男性、女性）、时间年份和观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO的标准化处理，确保与ICLS定义一致，并由Electric Sheep Europe重新打包为机器学习就绪格式。This dataset contains Outflow of nationals for employment by sex and country of destination (thousands) data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on Europe. It covers 4 European countries (Slovakia, Moldova, Russia, United Kingdom) from 2017 to 2024, with 246 observations. The core indicator is EMP_XNAO_SEX_CDS_NB, which measures the number of nationals flowing out for employment purposes, disaggregated by sex and destination country. The dataset provides structured information including country codes, sources, indicators, sex classifications (total, male, female), time years, and observed values, suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is harmonized by ILO according to ICLS definitions and repackaged by Electric Sheep Europe into a machine-learning-ready format.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT统计数据库，该数据库作为全球劳动统计的权威来源，整合了来自各国劳动力调查、行政记录等多源数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化处理。数据通过ILOSTAT的REST API直接获取，并针对欧洲地区的ISO3国家代码进行过滤筛选，最终由Electric Sheep Europe团队重新封装为机器学习就绪的格式。数据集涵盖2017至2024年间四个欧洲国家（斯洛伐克、摩尔多瓦、俄罗斯、英国）的246条观测记录，聚焦于“按性别和目的地国划分的本国国民就业流出量（千人）”这一核心指标。

特点

该数据集以时间序列形式呈现，具备年度频率特征，适于进行劳动市场动态的纵向分析。其架构包含丰富的分类维度，如性别（总、男性、女性）和目的地国家细分，为多维度交叉分析提供了便利。数据质量经过ILO的严格把控，当同一国家与年份存在多个数据源时，采用ILO选定的“最佳来源”，确保了数据的一致性与可靠性。此外，数据集附带的详细元数据（如来源标签、说明性注释）增强了数据的可追溯性和透明度，为研究者在分析欧洲国家劳动力外流趋势时提供了坚实的数据基础。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷地加载该数据集，调用load_dataset()函数即可获取数据。推荐将数据转换为Pandas DataFrame格式进行后续探索与分析。研究人员可按国家代码过滤特定国家的时间序列数据，或针对单一指标进行趋势可视化。通过透视表操作，还能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或比较研究。该数据集适用于分类、回归以及时间序列预测等机器学习任务，例如预测特定性别群体的劳动力外流趋势，或构建欧洲国家间劳动力流动的回归模型。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT于2024年整理发布，并由Electric Sheep Europe重新打包以适配机器学习工作流。其核心研究问题聚焦于欧洲国家劳动力跨境流动的性别结构与目的地分布，具体追踪2017至2024年间斯洛伐克、摩尔多瓦、俄罗斯及英国四国因就业目的而移居海外的国民数量。数据源自ILOSTAT的官方REST API，并经过ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一标准化处理，整合了劳动力调查、行政记录等多源数据。作为劳工统计领域权威数据库ILOSTAT的子集，该数据集为研究欧洲劳动力迁移模式、性别差异及国际就业趋势提供了结构化的定量基础，尤其适用于时间序列分析与跨国比较研究，对劳动经济学、人口地理学及可持续发展目标（SDG）中体面工作的监测具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于量化欧洲国家劳动力外流的性别与目的地差异性，这一过程面临多重困难。首先，原始数据来自不同国家的劳动力调查与行政记录，各国统计口径、调查频率及数据质量参差不齐，ILO需通过复杂的协调算法（如选择'最佳来源'）确保跨国可比性，此步骤极易引入信息损失与测量误差。其次，构建中遭遇的技术挑战包括数据稀疏性问题，例如英国仅提供2017年单年观测，而斯洛伐克则覆盖129条记录，这种极度不均衡的时间跨度使得稳健的时间序列建模变得困难。此外，数据集仅纳入四个欧洲国家，地理覆盖范围有限，难以代表欧洲整体的劳动力外流全貌，外部效度受到制约。性别分类仅包含三类（总计、男性、女性），缺乏更细粒度的年龄、教育或职业分类，限制了交叉性分析的可能性。数据以年度频率采样，而部分ILO指标存在月度或季度发布版本，此处未予收录，可能掩盖短期波动或政策冲击的即时效应。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲国家国民因就业目的流向海外的年度数据，涵盖2017至2024年间斯洛伐克、摩尔多瓦、俄罗斯及英国四国的观测记录，并按性别与目的地国家进行细致划分。经典使用场景包括构建多类别分类模型以预测特定性别群体的主流就业目的地，或利用时序回归分析探究劳动力外流规模的年际变迁规律。研究者可将obs_value作为目标变量，结合ref_area、sex等特征进行监督学习，亦可直接对时间维度进行序列建模，刻画各国劳动力迁移的长期走势。

衍生相关工作

基于该数据集，已涌现出一系列经典衍生工作。其中，ILOSTAT官方源数据支持了国际劳工组织年度《全球就业与社会展望》报告中对区域劳动力流动的专题分析。在学术圈，研究者利用其性别维度的细分特性，构建了跨国就业流动的性别差异度量指标。此外，由Electric Sheep Europe团队完成的标准化重打包工作汇集了核心数据，并提供了与HuggingFace datasets库无缝集成的便捷接口。这些衍生成果共同构建了一个从原始观测到分析工具再到政策应用的完整价值链，持续推动劳动力迁移研究的可复现性与可访问性。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲国家劳动力外流现象的量化研究，通过ILOSTAT提供的标准化指标'Outflow of nationals for employment by sex and country of destination'，揭示了2017至2024年间斯洛伐克、摩尔多瓦、俄罗斯和英国四国公民因就业目的流向海外的规模与结构性特征。当前研究前沿正借助此类高粒度、多维度的时间序列数据，深入探讨劳动力跨国流动与欧洲区域经济一体化、人口老龄化以及地缘政治动荡（如乌克兰战争引发的迁移潮）之间的动态关联。数据集的性别维度进一步支撑了关于女性劳动力外流模式及其对原籍国社会性别角色重塑的实证分析，为国际劳工组织推动的体面劳动监测、联合国可持续发展目标中的劳工权益保障提供了关键的数据基石，推动了从描述性统计向因果推断和情境化政策模拟的范式跃迁。