electricsheepeurope/europe-ilo-lai-vdin-noc-rt-labour-inspection-visits-per-inspector

该数据集包含352个观测值，涵盖32个欧洲国家，时间跨度为2009年至2024年，涉及1个独特指标（即Labour inspection visits per inspector）。数据来源于ILOSTAT（国际劳工组织的统计数据库），主题为劳动监察，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集以表格形式组织，包括国家代码、年份、指标值和相关元数据列。

This dataset contains 352 observations of Labour inspection data across 32 Europe countries, spanning 2009–2024, covering 1 distinct indicators. It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, focusing on labour inspection topics, and is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is structured in tabular format with columns for country codes, years, indicator values, and metadata.

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统计数据库，通过其REST API接口直接获取指标代码为LAI_VDIN_NOC_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，数据来源在source.label字段中加以标注，从而确保了数据的可追溯性与统计口径的一致性。最终数据集囊括了32个欧洲国家在2009至2024年间共计352条观测记录，经Electric Sheep Europe重新打包整理，形成结构化、机器学习的友好格式。

特点

本数据集的核心特征在于聚焦单一关键指标——每位劳动监察员对应的监察访问次数，为评估欧洲各国劳动监察效能提供了精准的量化视角。数据呈现年度频率，覆盖长达16年的时间跨度，涵盖了欧盟成员国及部分欧洲经济区国家，地理范围广泛。每个观测值均附带丰富的元数据注释，包括数据来源、观测状态以及指标注释，极大便利了研究者对数据质量与背景的甄别。当同一国家同年份存在多源数据时，仅采用ILO甄选的“最佳来源”，以维护数据的一致性与权威性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据，仅需调用load_dataset()函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码（如DEU）进行子集筛选，以开展国别比较研究；亦可针对单一指标按年份排序，快速绘制时间序列趋势图以洞察劳动力市场监管的动态演变。此外，通过透视表功能可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或机器学习建模。该数据集适用于表格分类、回归以及时间序列预测等多种任务场景。

背景与挑战

背景概述

劳工监察作为保障劳动者权益、维护工作场所安全与公平的重要机制，其效能评估长期依赖人均监察频次等关键指标。在此背景下，国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库于2024年发布了该数据集，由Electric Sheep Europe团队整理并托管于HuggingFace平台。该数据集聚焦欧洲32个国家在2009年至2024年间的劳工监察人均访问次数，涵盖352条观测记录，旨在为跨国比较、政策评估与时间序列建模提供标准化、机器可读的权威数据源。其发布填补了欧洲范围内高质量劳工监察微观数据的空白，为劳动经济学、公共政策分析与可持续发展目标（SDG）相关研究提供了量化基础。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域问题在于：跨国劳工监察效能的量化比较长期受限于数据碎片化、定义不一致与获取成本高企。各地区统计口径、调查方法与数据质量参差，使得构建统一、可比的指标成为挑战。在数据构建过程中，团队需从ILOSTAT的REST API中抽取原始记录，过滤至欧洲地理范围，并处理多源数据（如劳动力调查、行政记录）间的指标同质化问题，确保选用的‘最佳来源’在各国间具有一致性。此外，部分国家年度数据缺失、观测状态标记不完整（如暂定或不可靠值），以及分类信息仅在特定指标下可用，进一步增加了数据清洗与建模的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2009至2024年间32个欧洲国家每位劳动监察员的巡查次数，是劳动行政与公共管理领域的重要量化资源。研究者常利用这一面板数据开展跨国家、跨时段的比较分析，例如评估各国劳动监察效率的演化趋势，或者将巡查强度与劳动力市场规模、行业结构等宏观经济变量进行关联建模。在时间序列预测任务中，该数据集可作为输入特征，为未来监察资源的配置规划提供数据支撑，尤其在欧盟劳动力市场一体化政策评估中具有突出应用价值。

衍生相关工作

基于ILOSTAT劳动指标数据体系，已有大量研究衍生出多种经典工作。一方面，学者利用该面板数据构建了劳动监察效率指数，并与营商环境报告中的劳动力市场监管指标进行交叉验证。另一方面，该数据集被整合进跨国福利制度比较模型，用于分析“执法缓冲效应”——即充裕的监察资源是否削弱了雇主遵守劳动法的内在动力。此外，相关研究还发展出基于机器学习的监察巡查预测框架，将历史数据与宏观就业指标结合，为资源调度提供前瞻性指南，深化了数据驱动的劳动治理研究分支。

数据集最近研究

最新研究方向

随着欧洲各国对劳动保障与工作场所安全的关注日益加深，劳工监察效能评估成为公共治理领域的前沿议题。该数据集聚焦于2009至2024年间32个欧洲国家每位监察员的劳动监察访问次数，为量化分析监察资源分配与执法密度提供了稀缺的跨年度面板数据。当前研究热点包括利用该指标构建监察效率的时空演变模型，探索监察强度与劳动权益改善、非正规就业比例变化之间的关联机制，并结合社会治理数字化趋势，评估监察投入对劳动力市场韧性的影响。ILOSTAT官方数据源确保了指标定义的国际可比性，使得该数据集在跨国比较、政策效果评估及劳动经济学时序建模中具有重要的实证支撑价值。