electricsheepeurope/europe-ilo-emp-care-sex-edu-nb-care-employment-by-sex-and-education-thousands

该数据集名为按性别和教育程度划分的护理就业人数（千）| 欧洲（ILOSTAT），是一个关于欧洲有偿护理工作者就业情况的表格数据集。它包含3,435个观测值，覆盖15个欧洲国家（包括阿尔巴尼亚、奥地利、白俄罗斯、波黑、捷克、法国、希腊、意大利、马其顿、葡萄牙、塞尔维亚、斯洛伐克、西班牙、瑞士和英国），时间跨度为1996年至2025年。数据集核心指标为EMP_CARE_SEX_EDU_NB，表示按性别和教育程度划分的护理就业人数，单位为千。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家数据，涵盖了就业、失业、工资等劳动统计领域。数据集包含多个字段，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、教育分类、观测年份、观测值、观测状态等。数据按性别进行细分，并提供了数据质量说明（如年度频率、最佳来源选择等）。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析欧洲各国护理就业的性别和教育差异趋势。This dataset is named Care employment by sex and education (thousands) | Europe (ILOSTAT) and is a tabular dataset on paid care workers employment in Europe. It contains 3,435 observations across 15 European countries (including Albania, Austria, Belarus, Bosnia and Herzegovina, Czechia, France, Greece, Italy, North Macedonia, Portugal, Serbia, Slovakia, Spain, Switzerland, and the United Kingdom), spanning the years 1996 to 2025. The core indicator is EMP_CARE_SEX_EDU_NB, representing care employment by sex and education in thousands. Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to European country codes, covering labor statistics such as employment, unemployment, and wages. The dataset includes multiple columns like country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), education classification, observation year, observed value, and observation status. Data is disaggregated by sex and comes with quality notes (e.g., annual frequency, best source selection). It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, useful for analyzing trends in care employment by sex and education across Europe.

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，通过调用其REST API接口获取原始指标数据，并针对欧洲15个国家的ISO3国家代码进行过滤与提取。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查微观数据进行统一协调，每个观测值均附带来源标签以保障可追溯性。数据集包含3,435条记录，覆盖1996年至2025年的时间跨度，聚焦于受薪照护工作者这一单一指标，按性别与教育水平进行维度拆解，最终以结构化表格形式呈现。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库中的`load_dataset()`函数直接加载数据，并将其转换为Pandas DataFrame后开展分析。典型用法包括按国家代码筛选子集以聚焦特定区域，或针对单一指标进行时间序列可视化以观察趋势变化。数据还支持通过透视图表操作，将长格式数据重塑为国家×年份的矩阵，便于计算面板回归或进行聚类分析。建议在处理时留意`obs_status`与`note_indicator`列，这些字段提供了关于数据可靠性与统计口径更替的关键诊断信息，从而辅助做出更为审慎的研究推断。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场研究中，看护工作作为社会再生产的关键组成部分，其性别与教育维度的分布特征长期受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。该数据集由ILO统计司基于ILOSTAT数据库构建，由Electric Sheep Europe于2025年重新封装并发布至HuggingFace平台，涵盖1996年至2025年间15个欧洲国家共计3435条观测记录，聚焦于有偿看护工作者按性别与教育程度划分的就业人数（单位：千人）。其核心研究问题在于揭示欧洲地区看护劳动市场中性别差异与教育背景的交互作用，为分析社会政策、劳动力流动及性别平等议题提供标准化、跨国的时序数据支撑。作为ILO倡导体面工作目标（SDG第8项）的重要数据工具，该数据集对劳动经济学、社会学及公共政策研究领域具有基础性影响力，尤其推动了跨国比较分析与机器学习模型在劳动力预测中的应用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题主要源于看护劳动力统计中存在的跨国数据碎片化与定义不统一挑战。传统上，各国对‘有偿看护工作者’的界定标准（如是否包含家政工、儿童保育员）差异显著，且性别与教育维度的交叉分类常因样本量不足而失效。ILOSTAT通过整合国家劳动力调查与行政记录，提供一致化的ICLS分类标准，但数据构建过程仍面临多重技术挑战：首先，15国数据的时间跨度（1996–2025）导致部分早期观测值因方法论修订（如指标说明中标注的‘break in series’）产生序列断裂；其次，数据来源标识复杂（如‘source.label’列），同一国家不同年份可能源自劳动力调查或社会保障记录，一致性难以保证；此外，‘obs_status’字段中标记为‘不可靠’的条目比例未知，需研究者谨慎处理。最后，该数据集仅提供年度粒度，缺失更高频的月度或季度波动信息，限制了短期预测模型的精度。

常用场景

经典使用场景

该数据集基于国际劳工组织ILOSTAT官方统计，收录了1996年至2025年间15个欧洲国家按性别与教育程度划分的受薪照护工作者雇佣数据，共计3,435条观测记录。在学术研究中，它常被用于构建面板数据模型，以分析照护经济中劳动力参与率随时间演变的趋势，尤其适用于跨国的性别就业差异比较。研究者可通过其多维分类字段（性别、教育层级）与时间序列结构，拟合固定效应或随机效应回归，从而揭示教育水平如何调节照护行业中的性别就业鸿沟，为劳动经济学中的性别不平等研究提供关键实证支撑。

解决学术问题

该数据集的系统性发布有效回应了劳动经济学与性别研究中一个长期存在的难题：缺乏高质量、跨国可比的照护行业就业细分数据。传统微观调查往往国别割裂、指标不一，难以支撑泛欧洲层面的比较分析。此数据集通过统一ILO标准化定义，将教育资质与性别维度纳入同一框架，使得学者能够严谨检验人力资本理论在照护领域的适用性——即教育提升是否对两性照护就业概率产生非对称影响。此外，它还为探究技术进步与照护需求扩张背景下，欧洲各国福利制度差异如何塑造照护劳动力市场的结构变迁，提供了可靠的数据基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集是政策制定者与国际组织开展循证照护经济规划的重要工具。欧盟国家劳动部门可借此识别本国受薪照护工作者中，女性占比是否因教育结构调整而出现显著变动，从而设计更具包容性的职业教育与再培训项目。国际劳工组织与各国统计机构能够利用其时间序列特征，监测可持续发展目标中体面工作指标的进展情况，尤其是在照护服务需求因人口老龄化而急剧攀升的当下。非营利组织和智库亦可依托该数据，撰写关于照护工作者性别工资差距的专项报告，推动社会对话与劳动权益保障议题的公共讨论。

数据集最近研究

最新研究方向

基于ILOSTAT提供的欧洲15国1996至2025年按性别与教育程度划分的有偿照护工作者就业数据，当前前沿研究方向聚焦于照护经济领域内劳动力市场的结构性变迁与性别不平等问题。该数据集揭示了欧洲各国在照护行业就业中的教育门槛与性别分布差异，为分析老龄化社会背景下照护需求激增与人力资本配置矛盾提供了量化基础。结合ILO对体面工作的倡议，这一数据支撑了关于照护劳动价值重估、技能错配及社会政策干预效果评估的实证研究，尤其在新冠疫情后照护工作者权益保障成为热点议题的背景下，其历史序列特性更赋予了劳动力市场韧性测度的纵向比较价值。