electricsheepeurope/europe-ilo-how-temp-sex-ind-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employed-per

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的按ILO部门和性别划分的就业人员实际平均每周工作时间指标数据，覆盖14个欧洲国家（包括阿尔巴尼亚、奥地利、白俄罗斯、波斯尼亚和黑塞哥维那、捷克共和国、法国、希腊、意大利、北马其顿、葡萄牙、塞尔维亚、斯洛伐克、瑞士和英国），时间跨度为2008年至2025年。数据集共有13,976个观测值，提供年度频率的数据，并按性别（总计、男性、女性）和ILO部门进行分类。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过ILO使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，确保来源可追溯（例如劳动力调查）。数据列包括国家代码、国家名称、来源代码、指标代码、性别分类、时间（年份）、观测值（平均每周实际工作时间，以小时为单位）、观测状态标志（如不可靠）以及相关注释。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，主要用于分析欧洲劳动力市场的工作时间趋势和差异。This dataset contains data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database for the indicator Mean weekly hours actually worked per employed person by ILO sector and sex, covering 14 European countries (including Albania, Austria, Belarus, Bosnia and Herzegovina, Czech Republic, France, Greece, Italy, North Macedonia, Portugal, Serbia, Slovakia, Switzerland, and the United Kingdom) from 2008 to 2025. It comprises 13,976 observations with annual frequency, disaggregated by sex (total, male, female) and ILO sector. Data is sourced via the ILOSTAT REST API and harmonized by the ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, with traceable sources (e.g., Labour Force Surveys). Columns include country code, country name, source code, indicator code, sex classification, time (year), observed value (mean weekly actual hours worked), observation status flags (e.g., Unreliable), and related notes. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, primarily for analyzing working time trends and disparities in European labour markets.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库经系统化抽取与再封装而成。原始数据通过ILOSTAT REST API接口获取，选取了与周均实际工作小时数相关的指标，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行规范化处理。数据集聚焦于欧洲地区，筛选了14个欧洲国家的ISO 3166-1 alpha-3国家代码，覆盖2008年至2025年的年度观测值，最终汇集了13,976条记录。每个观测值均附带详细元数据，包括数据来源、性别分类、行业分类及观测状态标记，以确保数据溯源清晰且透明。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载整个数据集，调用`load_dataset`函数后即可将数据转化为pandas DataFrame格式，便于后续分析。针对具体分析需求，用户可按国家代码（ref_area）筛选单个国家的子集，或按指标代码（indicator）提取特定指标的时间序列数据，并进行可视化。数据集亦支持数据透视操作，用户可将原始长格式数据重塑为国家×年份的矩阵结构，以便开展面板数据分析或构建预测模型。所有操作均基于标准Python生态，无需额外的数据预处理步骤。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，经Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台上，收录了2008年至2025年间14个欧洲国家关于“按ILO行业和性别划分的受雇人员周实际工作小时均值”的13,976条观测记录。劳动工时数据是衡量劳动力市场效率、工作条件及经济产出质量的关键指标，ILOSTAT作为全球劳动统计的权威数据库，通过统一ICLS标准对各国劳动调查微观数据进行协调加工，为跨国比较提供坚实依据。该数据集聚焦欧洲区域，以精细化的行业与性别维度揭示工时分布的深层结构，对劳动经济学、社会政策评估及可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标的研究具有重要支撑价值，尤其适用于多国面板分析与时间序列建模。

当前挑战

数据集面临的挑战主要体现在三方面：其一，领域问题层面，各国劳动调查在样本设计、问卷措辞及数据采集频率上存在差异，尽管ILOSTAT进行了协调，但源数据标注中仍存在可靠性等级（如“U”表示不可靠），影响跨国比较的精确性；其二，构建过程中，原始数据来自不同来源的劳动调查和行政记录，合并时需处理分类变量（如性别、行业）在不同国家间的编码一致性，部分国别观测值在部分年份缺失（如意大利仅覆盖2011-2020年），导致面板数据不平衡；其三，时间序列上数据为年度频率，无法捕捉月度或季度波动，且行业细分维度仅包含一级分类，难以支持更细粒度的异质性分析。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2008至2025年间14个欧洲国家按国际劳工组织行业及性别划分的就业人员实际周平均工作小时数，共计13,976条观测记录，是劳动经济学与时间利用研究中不可或缺的量化基石。经典应用场景包括运用面板数据分析宏观经济波动对工作时长的影响，构建多元回归模型探究性别、行业及国家差异对劳动供给行为的调节效应，以及借助时间序列方法预测未来劳动投入趋势。其丰富的分类维度与严谨的数据采集标准，为跨国比较研究提供了高度可比的数据支撑，使学者能够深入剖析欧洲各国工作模式的演变规律与结构性特征。

解决学术问题

学术领域长期面临如何精准度量劳动力市场动态与工作强度变迁的难题，尤其是跨国别、跨性别与跨行业的精细化分析常受限于数据碎片化与口径不一。该数据集填补了这一空白，通过ILOSTAT标准化框架整合了多国劳动力调查数据，首次大规模提供了按行业与性别交叉分解的周工作时长时序资料。它有效支撑了劳动经济学中关于工作-生活平衡、性别平等、行业劳动强度异质性等核心问题的实证检验，亦为社会保障政策评估与欧盟就业战略研究奠定了量化基础，推动了相关领域从理论推演向数据驱动范式的跨越。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为政策制定者、国际组织及企业人力资源部门提供了洞察欧洲劳动市场的决策锚点。政府劳动部门可据此监测不同行业与性别群体间的工作时长差异，设计精准的工时调控政策或弹性工作制倡导方案；欧盟委员会可利用其追踪各国劳动投入对经济复苏的响应，优化结构性基金配置。此外，跨国企业的人力资源分析团队能借助该数据校准内部薪酬模型与国际派遣方案的工时基准，非政府组织则可围绕性别平等议题开展数据驱动的社会倡导，使指标变化成为衡量职场包容度提升的客观标尺。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲14国2008至2025年间，按国际劳工组织行业与性别分层的实际周均工作小时数，为劳动经济学领域关于工作强度、性别差异及行业结构变迁的时序分析提供了高分辨率基础数据。当前前沿研究利用这一颗粒度指标，结合后疫情时代欧洲劳动力市场出现的‘大辞职’、远程办公常态化及行业用工短缺等热点事件，深入挖掘不同性别与行业群体在工作时间上的非线性演变趋势。借助ILOSTAT官方统一的方法论与数据质量标识，研究者可基于此数据集构建预测模型，评估宏观经济政策、社会保障改革及技术自动化进程对劳动者实际工时的影响，从而为欧洲各国调整就业政策、实现体面劳动目标提供实证依据。其整合的14国长面板数据，更推动了跨国比较研究，助力揭示结构性因素如何塑造欧洲劳动力市场的韧性分化。