electricsheepeurope/europe-ilo-emp-care-sex-ocu-nb-care-employment-by-sex-and-occupation-thousands

该数据集包含10,033个观测值，涉及15个欧洲国家从1996年至2025年的有偿护理工作者数据。核心指标为EMP_CARE_SEX_OCU_NB，即按性别和职业划分的护理就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动力统计的主要来源，通过调查和行政记录收集就业、失业、工资等信息。数据集经过重新打包，以标准化模式提供，包括国家代码、来源、指标、性别分类、时间、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据为年度频率，涵盖性别细分（总计、男性、女性），并附带数据质量说明，如观测状态标志和来源可追溯性。This dataset contains 10,033 observations of paid care workers data across 15 Europe countries, spanning 1996–2025, covering one distinct indicator: EMP_CARE_SEX_OCU_NB (Care employment by sex and occupation in thousands). The data is sourced from ILOSTAT, ILOs central statistics database, which harmonizes labour statistics from surveys and administrative records. It is repackaged with a normalized schema including columns such as country code, source, indicator, sex disaggregation, time, and observed value, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset provides annual frequency data with quality caveats and usage examples for easy integration into machine learning workflows.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT中央统计数据库，该数据库整合了各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多元数据源，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调。Electric Sheep Europe团队通过ILOSTAT的REST API直接调取指标代码为EMP_CARE_SEX_OCU_NB的原始数据，而后依据欧洲ISO3国家代码进行地域筛选与重加工，最终以Parquet格式封装为机器学习就绪的数据集，并发布于HuggingFace平台，确保了数据源的权威性与可追溯性。

使用方法

使用方法极为简便，研究人员可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset()函数一键加载数据至Pandas DataFrame，随后即可进行灵活的数据探索。示例操作包括按国家代码过滤特定国家的子集、针对单一指标按年份进行时间序列可视化，或利用透视表构建以年份为索引、国家为列的面板数据矩阵，从而支撑从描述性统计到计量经济学建模的各类分析需求。

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数据库构建，并由Electric Sheep Europe进行重新打包发布，聚焦于欧洲15个国家1996至2025年间按性别和职业划分的有偿护理就业人数（单位：千人）。作为全球劳动统计领域的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、企业调查及行政记录等微观数据，依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，为研究欧洲护理劳动市场的性别分化、职业结构演变及长期就业趋势提供了结构化的时间序列基础。该数据集共计10,033条观测，覆盖瑞士、法国、英国等15个欧洲国家，是分析人口老龄化背景下护理经济规模与劳动就业政策效果的重要量化资源，对劳动经济学、性别研究及社会保障领域的实证工作具有显著推动力。

当前挑战

领域问题方面，护理行业就业数据常因各国统计口径、职业分类标准（如技能等级划分）及性别分类差异而难以直接比较，数据集通过ILO统一指标（EMP_CARE_SEX_OCU_NB）实现了跨国可比性，但仍面临国家间调查方法变迁（如方法论修订导致序列断裂，见note_indicator字段）、缺失时段及数据质量标记（如不可靠值）等挑战，需要研究者谨慎处理时序异质性。构建过程中，关键挑战在于从多源异构的原始调查中提取并融合人口统计、就业状态、职业和性别等多维标签，同时处理不同国家因发布周期（年度为主）和源头选择（ILO最佳来源机制）带来的数据稀疏性问题，例如西班牙仅含2001–2011年观测而瑞士覆盖近30年，这种极端不均衡要求建模时应对缺失模式与采样偏差。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场的研究脉络中，该数据集最为经典的应用场景在于分析不同性别及职业类别下有偿照护工作者的就业趋势。研究者可借助其长达三十年（1996–2025年）的跨国家面板数据，描绘欧洲十五国照护行业就业规模的动态变迁，揭示性别隔离在照护职业中的结构特征。通过结合性别与职业分类维度，该数据支持构建时间序列模型，对各国照护劳动力供给进行纵向比较与预测，成为劳动经济学与社会政策研究中不可或缺的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学与性别研究领域中关于照护工作价值低估与性别不平等的一系列核心问题。它帮助学者量化欧洲范围内有偿照护就业的规模与分布，剖析女性在该行业中的过度代表现象及其背后的结构性原因。数据所包含的职业分类与来源标识使得研究人员能够控制数据质量差异，进而考察不同劳动力调查方法对就业估计的影响，为评估各国照护政策效果提供了实证依据，显著推动了关于照护经济及其性别维度的学术讨论。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、国家统计机构及政策制定者提供了监测与评估照护劳动力市场的工具。它可用于绘制欧洲照护行业就业热力图，识别劳动力短缺区域或性别失衡严重的职业类别，辅助设计有针对性的职业培训与人才引进政策。数据的时间跨度与地理覆盖使其成为预测照护需求变化、优化人力资源配置的重要输入，亦支持企业进行行业人力资源规划与投资决策分析。

数据集最近研究

最新研究方向

围绕欧洲有偿护理劳动力的性别与职业分布展开的时序计量与跨国比较研究，正成为劳动经济学与公共政策交叉领域的前沿热点。依托ILOSTAT权威框架，该数据集聚焦1996至2025年间15个欧洲国家、逾万条观测记录，通过性别与职业双重维度解构护理就业格局，为追踪疫情后护理短缺、人口老龄化照护危机及欧盟“欧洲护理战略”实施效果提供了高颗粒度证据基础。当前研究趋势已从单纯描述性统计转向复杂时间序列预测与面板数据分析，以揭示不同性别在技术型与非技术型护理岗位中的结构性分化，并评估各国劳动调查方法变更（如系列中断标记）对统计一致性的影响，为全球体面劳动指标的监测与SDG目标落实注入实证动力。