electricsheepeurope/europe-ilo-ees-care-sex-ins-nb-care-employees-by-sex-and-public-private-sector-th

该数据集包含了关于“按性别和公共/私营部门划分的护理员工（千）”的统计数据，覆盖欧洲10个国家（包括阿尔巴尼亚、奥地利、波斯尼亚和黑塞哥维那、法国、希腊、北马其顿、塞尔维亚、斯洛伐克、瑞士和英国），时间跨度为1996年至2025年，共1,620个观察值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过处理和过滤以涵盖欧洲国家。数据集包含一个主要指标“EES_CARE_SEX_INS_NB”，该指标衡量护理员工的数量（以千计），并按性别（总计、男性、女性）和机构部门（公共/私营）进行细分。数据模式包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、观察年份、观察值、观察状态和相关注释等列。数据质量方面，数据为年度频率，ILO选择“最佳来源”处理多源情况，且细分列仅在指标发布细分数据时非空。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，并附带使用示例和引用信息。This dataset contains 1,620 observations of Paid care workers data across 10 Europe countries (including Albania, Austria, Bosnia and Herzegovina, France, Greece, North Macedonia, Serbia, Slovakia, Switzerland, and the United Kingdom), spanning 1996 to 2025, covering 1 distinct indicator. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, retrieved via REST API and filtered for European countries. The primary indicator is EES_CARE_SEX_INS_NB, which measures care employees (in thousands) disaggregated by sex (total, male, female) and institutional sector (public/private). The schema includes columns such as country code, country name, source, indicator code, sex classification, observation year, observed value, observation status, and related notes. Data is annual frequency, with the ILO-selected best source used for multiple sources, and disaggregation columns are non-null only when published. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, and includes usage examples and citation information.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集依托国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建，通过REST API直接提取指标代码为EES_CARE_SEX_INS_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。数据来源涵盖各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与微数据清洗。最终整合为包含1,620条观测记录的表格，时间跨度覆盖1996年至2025年，涵盖10个欧洲国家，每条记录均保留了原始来源标签以实现溯源。

特点

该数据集聚焦于欧洲有偿护理人员就业规模的性别与公私部门细分，以千人计，具有高度结构化的多维度分解特性。其模式中包含性别（总、男、女）与机构部门（公共、私营、总计）两个核心分类轴，同时附有观测状态标记及中断原因注释，支持用户识别数据质量波动。所有变量均配备英文标签，便于非专业用户理解，且数据以年度频率发布，确保了时间序列分析的连贯性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，命令为load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-ees-care-sex-ins-nb-care-employees-by-sex-and-public-private-sector-th')，返回的'训练'分区可转换为pandas DataFrame进行后续操作。典型使用场景包括按国家筛选子集以进行国别比较，按时间排序绘制单一指标的时序折线图，或是利用数据透视表构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于跨国家跨年的面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

在劳动力统计与照护经济研究领域，精准量化不同性别及部门间的就业分布是评估社会福利政策与性别平等进展的核心议题。由国际劳工组织（ILO）统计部门主导，并经Electric Sheep Europe于2025年重新整合的'Care employees by sex and public/private sector (thousands) | Europe (ILOSTAT)'数据集，聚焦于欧洲10个国家1996至2025年间有偿照护工作者的就业数据。该数据集依托ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库，通过统一ICLS定义整合多国调查微观数据，揭示了照护行业中性别和部门维度的结构性差异，为政策制定者及研究人员提供了追踪体面工作目标（SDG 8）进展的关键量化工具，尤其在公共与私营部门照护就业的跨国比较中显示出不可替代的价值。

当前挑战

该数据集在解决照护就业领域比较难题的同时，面临着多方面的挑战。领域层面上，照护行业定义在不同国家间存在显著差异（如是否涵盖家庭护理或教育类岗位），导致跨国可比性受限；此外，数据源主要为年度频率，难以捕捉照护就业中的短期波动或季节性特征，且部分国家的时间序列存在中断（如希腊数据截至2020年），削弱了长期趋势分析的完整性。构建过程中，ILOSTAT需协调来自劳动力调查、行政记录等多源异构数据，处理非空脱聚字段（如性别与部门分类）的逻辑一致性，以及标记方法修订或来源变更（如'Break in series'状态）对观测值连续性的影响。这些技术细节的透明度对于使用者正确解读数据中的潜在偏倚至关重要。

常用场景

经典使用场景

该数据集以欧洲十国为地理框架，记录了1996至2025年间有偿护理从业者按性别及公共/私营部门划分的就业人数（单位：千人），共计1620条观测。在劳动经济学与性别研究中，研究者常将其用作面板数据，通过时间序列分析或固定效应模型，揭示不同国家护理劳动力市场的结构性变迁，例如女性在护理行业中的主导地位演变，以及公共政策对私营护理就业的驱动效应。

实际应用

在实际应用中，该数据集可服务于欧盟及各国劳动部门的政策模拟与劳动力规划。例如，基于性别与部门交叉维度的就业趋势分析，能够为制定针对性的护理人员招聘计划、公私合营模式优化及性别平等激励机制提供数据支撑，同时支持非政府组织在倡导护理劳动价值认可时的证据展示。

衍生相关工作

该数据集作为ILOSTAT官方指标的再封装版本，衍生了多项以欧洲护理劳动力结构为核心的计量研究，包括利用分层线性模型分析国家制度差异对护理就业比例的调节效应，以及结合经济周期数据探究护理就业的逆周期性特征。此外，其便于机器学习的格式催生了若干预测护理行业劳动力短缺的时序建模项目，推动了劳动统计数据的可复现性发展。