electricsheepeurope/europe-ilo-emp-publ-sex-cbr-nb-public-sector-employment-by-sex-and-place-of-birth

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的公共部门就业统计数据，具体指标为按性别和出生地划分的公共部门就业（千人数）。数据集涵盖12个欧洲国家（包括阿尔巴尼亚、奥地利、波斯尼亚和黑塞哥维那、法国、希腊、黑山、波兰、塞尔维亚、斯洛伐克、西班牙、瑞士和英国），时间跨度为1987年至2025年，共1,853个观测值。数据按性别（总计、男性、女性）和出生地（总计）进行细分，包含国家代码、数据来源、指标值、观测年份、数据状态等信息。数据以年度频率提供，经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可证。This dataset contains public sector employment statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Public sector employment by sex and place of birth (thousands). It covers 12 European countries (including Albania, Austria, Bosnia and Herzegovina, France, Greece, Montenegro, Poland, Serbia, Slovakia, Spain, Switzerland, and the United Kingdom), spanning the years 1987 to 2025, with 1,853 observations. Data is disaggregated by sex (total, male, female) and place of birth (total), and includes country codes, data sources, indicator values, observation years, data status flags, and more. The data is provided at annual frequency, harmonized by the ILO, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe and licensed under CC-BY-4.0.

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，聚焦于欧洲12个国家1987至2025年间公共部门就业数据，涵盖性别与出生地两个关键维度。数据通过ILOSTAT官方REST API直接抓取，并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标准化处理。再经Electric Sheep Europe团队筛选欧洲ISO3国家代码，将原始数据整合为结构化表格形式，最终以Parquet格式封装，形成包含1853条观测值的机器学习就绪数据集。

特点

数据集以公共部门就业人数为核心指标，按性别（总计、男性、女性）和出生地（本国出生、外国出生等）精细拆分，提供了多维度的劳动力市场透视。覆盖12个欧洲国家的时间序列跨度近四十年，其中希腊（303条）、瑞士（221条）与法国（203条）的数据最为丰富。每个观测值均附带来源标识、观测状态标签及方法论备注，方便研究者追溯数据源与评估质量。数据以年度频率呈现，并标注了序列中断等异常情况，增强了使用的可信度。

使用方法

研究者可借助HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。通过按国家代码（如ref_area='DEU'）筛选子集，或按指标（如EMP_PUBL_SEX_CBR_NB）提取特定时间序列，可灵活开展国别比较或趋势研究。数据还支持透视操作，例如将时间作为行索引、国家作为列索引，构建国家×年份的矩阵，便于进行面板数据分析或可视化建模。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库整理发布，后由Electric Sheep Europe重新封装并托管于HuggingFace平台。数据集聚焦欧洲12国1987至2025年间公共部门就业情况，按性别和出生地维度细分，包含1853条观测记录。其核心研究问题在于揭示欧洲公共部门劳动力的结构性特征与演变趋势，为劳动经济学、性别平等研究及移民政策分析提供基础数据支撑。作为ILO全球劳动统计体系的重要组成部分，该数据集推动了跨国比较研究的发展，尤其在理解公共部门就业的性别差异与移民融合方面具有显著影响力。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两方面：一是所解决的领域问题层面，公共部门就业数据长期缺乏精细化的跨国可比性，不同国家的统计口径、调查方法（如劳动力调查与行政记录）存在差异，导致跨区域分析时需谨慎处理数据一致性问题；二是构建过程中，数据来源于多个国家的年度调查，部分观测值被标记为“不可靠”（obs_status='U'），且存在因方法论修订导致的序列断裂（如note_indicator中的'Break in series'），年份跨度大导致部分国家早期数据稀疏。此外，弱势群体（如移民背景女性）的子样本量可能不足以支撑稳健的统计推断，限制了细分群体的深度分析。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲12个国家1987年至2025年间公共部门就业的性别与出生地细分数据，是进行跨国劳动经济学比较研究的基础资源。研究者常将其用于分析公共部门劳动力市场的人口结构演变，通过时间序列追踪不同性别及移民背景群体的就业趋势，或构建面板数据模型探究国家制度、经济周期与公共就业规模之间的关联。性别维度与出生地分类的交叉设计，使其特别适合剖析公共部门中性别平等政策的成效以及移民群体在劳动力市场中的融入程度。

实际应用

在实际应用中，该数据集服务于政府决策、国际组织监测与公共政策研究。劳动部门可依据性别与出生地细分数据，制定更具包容性的公务员招聘策略，优化公共人力资本配置。国际劳工组织（ILO）与欧洲机构可借助其监测可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的实现进展，特别是妇女与移民在公共部门的平等就业状况。此外，智库与社会研究机构可基于该数据开展公共部门规模与治理效率的实证研究，为财政改革提供量化的决策依据。

衍生相关工作

该数据集作为ILOSTAT标准化统计的重要子集，衍生出一系列关于欧洲公共就业的经典研究工作。它常被用于构建跨国公共部门就业的预测模型，结合宏观经济变量探讨政府雇佣行为的周期性特征。部分研究基于其性别细分维度，延伸出公共部门性别工资差距与职业隔离的比较分析。同时，该数据也为评估移民政策对劳动力市场整合的效果提供了基准，催生了融合调查数据与行政记录的混合方法论探索。其规范的元数据架构，更推动了机器可读劳动统计在因果推断与时间序列建模领域的标准化应用。