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World Bank Labour Market Indicators|劳动力市场数据集|经济指标数据集
收藏databank.worldbank.org2024-10-30 收录
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该数据集包含了全球各国的劳动力市场指标，如失业率、就业率、劳动参与率等。数据涵盖了多个国家和时间段，提供了详细的劳动力市场分析。
提供机构：
databank.worldbank.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
世界银行劳动力市场指标数据集的构建基于全球多个国家和地区的官方统计数据，通过系统化的数据收集和整理过程，涵盖了从宏观经济指标到微观劳动力市场的多维度信息。数据来源包括各国统计局、国际劳工组织以及其他权威机构，确保了数据的高质量和广泛覆盖。
特点
该数据集的特点在于其全面性和时效性，不仅包括传统的失业率、就业率等指标，还纳入了劳动参与率、工资水平、工作时长等更为细致的劳动力市场参数。此外，数据集还提供了时间序列数据，便于进行跨时间和跨地区的比较分析，为政策制定者和研究人员提供了宝贵的参考依据。
使用方法
使用世界银行劳动力市场指标数据集时，用户可以根据研究需求选择特定的国家或地区，以及特定的时间段进行数据提取。数据集支持多种数据分析工具和编程语言，如R、Python等，方便用户进行统计分析和可视化展示。此外，数据集还提供了详细的元数据信息，帮助用户理解每个指标的定义和计算方法，确保分析的准确性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
世界银行劳动力市场指标数据集（World Bank Labour Market Indicators）是由世界银行集团创建和维护的，旨在提供全球各国劳动力市场的关键指标。该数据集涵盖了自1960年以来的多个维度，包括就业率、失业率、劳动力参与率等，为政策制定者、研究人员和国际组织提供了宝贵的数据资源。世界银行通过与各国政府和国际机构的合作，确保数据的准确性和广泛性，从而在全球范围内推动劳动力市场的研究和政策优化。
当前挑战
尽管世界银行劳动力市场指标数据集提供了丰富的信息，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要从不同国家和地区的统计机构获取数据，这些机构的数据质量和更新频率存在差异。其次，数据的标准化和一致性问题，由于各国统计方法和定义的不同，可能导致数据的可比性受到影响。此外，随着全球经济和劳动力市场的快速变化，数据集需要不断更新以反映最新的市场动态，这对数据维护和更新提出了持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
World Bank Labour Market Indicators数据集由世界银行于2000年首次发布，旨在提供全球劳动力市场的关键指标。该数据集定期更新，最新版本通常每年发布一次，以反映全球劳动力市场的最新动态。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2005年首次引入性别细分数据，使得研究者能够更细致地分析性别差异对劳动力市场的影响。2010年，数据集扩展至覆盖更多发展中国家，显著提升了其全球代表性。2015年，世界银行引入了新的指标，如非正规就业率和青年失业率，进一步丰富了数据集的内容。
当前发展情况
当前，World Bank Labour Market Indicators数据集已成为全球劳动力市场研究的重要工具，广泛应用于经济学、社会学和公共政策等多个领域。其数据的高质量和广泛覆盖，使得国际组织、政府机构和学术界能够进行深入的跨国比较和趋势分析。此外，数据集的不断更新和扩展，确保了其对全球劳动力市场变化的敏感性和及时性，为政策制定者提供了宝贵的决策支持。
发展历程
- 世界银行首次发布劳动力市场指标数据集，涵盖全球多个国家和地区的劳动力市场数据。
- 数据集扩展至包括更多详细的劳动力市场指标，如失业率、就业率、劳动参与率等。
- 世界银行开始定期更新数据集，并引入新的数据来源和方法，以提高数据的准确性和覆盖范围。
- 数据集首次应用于全球经济政策分析，特别是在评估劳动力市场对经济增长的影响方面。
- 世界银行发布最新版本的劳动力市场指标数据集，增加了对新兴经济体和低收入国家的覆盖，并引入了更多细分行业的数据。
常用场景
经典使用场景
在全球经济研究领域，世界银行劳动力市场指标数据集被广泛用于分析各国劳动力市场的动态变化。该数据集涵盖了失业率、就业率、劳动参与率等多项关键指标，为学者和政策制定者提供了详尽的劳动力市场状况。通过这些数据，研究者能够深入探讨经济周期对劳动力市场的影响，以及不同政策措施对就业市场的具体效果。
实际应用
在实际应用中，世界银行劳动力市场指标数据集被广泛用于政策制定和评估。政府和国际组织利用这些数据来监测和预测劳动力市场的趋势，从而制定相应的经济和社会政策。例如，失业率数据常被用来评估经济刺激措施的效果，而劳动参与率则有助于识别潜在的劳动力市场问题。此外，这些数据还为企业和投资者提供了关于劳动力成本和市场需求的宝贵信息，帮助他们做出更为明智的商业决策。
衍生相关工作
世界银行劳动力市场指标数据集的发布催生了大量相关研究和工作。许多学者基于该数据集进行了深入的跨国比较研究，探讨了不同国家劳动力市场的异同及其背后的经济和社会因素。此外，该数据集还激发了对劳动力市场政策效果的实证研究，推动了政策评估方法的发展。在教育领域，这些数据也被用来研究教育投资对未来就业和收入的影响，为教育政策的制定提供了科学依据。
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数据主题
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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