electricsheepeurope/europe-ilo-how-2tdp-sex-rt-ratio-of-total-weekly-hours-worked-to-population-a

该数据集包含国际劳工组织（ILO）建模估计的欧洲39个国家15-64岁人口中每周总工作小时数比率数据，时间跨度为2005年至2027年。数据集共有2673个观测值，核心指标为“HOW_2TDP_SEX_RT”，即按性别划分的每周总工作小时数与15-64岁人口比率。数据来源于ILOSTAT数据库，通过API获取并经过欧洲国家筛选，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集以表格形式组织，包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值、数据来源和质量标志等列，适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等机器学习任务。数据由Electric Sheep Europe重新打包，便于直接加载和使用。This dataset contains ILO modelled estimates of the ratio of total weekly hours worked to the population aged 15-64 by sex across 39 European countries from 2005 to 2027. It includes 2,673 observations with a core indicator HOW_2TDP_SEX_RT. The data is sourced from the ILOSTAT database via API, filtered for European countries, and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset is structured in tabular format with columns for country codes, years, sex disaggregation (total, male, female), observed values, data sources, and quality flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It is repackaged by Electric Sheep Europe for easy loading and usage.

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综合统计数据库，通过REST API接口直接获取指标代码为HOW_2TDP_SEX_RT的数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILO依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一化处理，确保数据口径一致。数据集中每条观测记录均标注来源标识，便于追溯原始调查类型，如劳动力调查或行政记录。最终由Electric Sheep Europe团队重新封装为HuggingFace数据集，支持一键加载。

特点

数据集涵盖39个欧洲国家，时间跨度为2005年至2027年，共计2673条观测值，聚焦于每周总工时与15-64岁人口之比的单一指标。数据按性别进行细粒度分解，包含总计、男性和女性三个类别。每条记录均提供国家代码、来源标签、指标说明、观测值及状态标志等结构化字段。数据频率为年度，且ILO在存在多个来源时选用最优来源，确保数据质量可靠。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，使用load_dataset函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame。支持按国家代码进行筛选，例如选取德国的所有观测值。也可针对特定指标排序后绘制时间序列图，直观展示变化趋势。此外，可通过透视表功能将数据重构为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家比较或后续建模分析。引用时需标注ILO原始数据及Electric Sheep Europe的封装贡献。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，经由Electric Sheep Europe于2026年重新整理并在HuggingFace平台发布，聚焦于2005年至2027年间欧洲39个国家15-64岁人口每周总工作小时数与人口之比的性别差异。作为ILOSTAT核心指标的延伸，该数据集旨在通过标准化、多国别的劳动力市场时间序列数据，支撑劳动经济学中关于工作强度、性别分工与生产效率的实证研究。其核心研究问题在于揭示欧洲区域内不同性别群体在工作时间分配上的结构性差异，为政策制定者评估劳动力参与率、性别平等进展及可持续就业目标提供量化依据。凭借ILO在劳动力统计领域的权威地位，该数据集已成为欧洲劳动力市场分析的重要基准，广泛应用于跨时比较、面板数据回归及时间序列预测等任务。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，传统劳动力统计数据常因国家间调查口径、指标定义不一而难以直接比较，无法准确反映工作强度与人口结构的动态关系。通过ILO建模估计方法实现数据标准化，该数据集克服了跨国可比性障碍，但构建过程中面临两大挑战：其一，原始数据来自各国劳动调查与行政记录，存在采样偏差、缺失值及时间序列不连续问题，需通过统计模型推断插补；其二，性别维度的细分（总/男/女）虽提升了分析粒度，却加剧了小样本国家估计的不确定性，尤其在人口较少国家中，性别分层后的观测值易受噪声干扰，影响回归与预测的稳健性。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场研究中，该数据集被广泛用于分析不同性别劳动者每周总工作时间与15-64岁人口比例的时变模式。研究者在时间序列回归框架下，探索国家间工作强度差异及其与宏观经济变量的关联。数据集覆盖39个欧洲国家2005至2027年的年度观测，借助ILO模型估计提供跨性别分层（男性、女性、总计），使之成为评估欧洲劳动力参与深度与性别平等进展的核心数据源。研究人员常利用该数据构建面板数据模型，分析工作强度的国家异质性、收敛趋势或政策干预效果。

实际应用

在实际应用中，该数据集为欧洲各国劳动部门、国际组织及社会研究机构提供了量化监测的工具。政策制定者可跟踪某一国家或整个欧洲区域的工作强度变动态势，识别性别差异突出的行业或时期，并据此设计针对性劳动参与促进措施。例如，欧盟委员会在评估性别平等战略或就业指导方针时，可参照该数据中性别分层的比率趋势。同时，该数据也服务于企业人力资源规划与行业基准分析，帮助理解不同劳动力群体在工作投入上的长期变化。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作主要包括：一是利用面板时间序列模型预测欧洲各国工作强度短期路径的研究，为ILO年度劳动展望报告提供依据；二是通过主成分分析或聚类算法将39个国家按工作强度性别差异模式分组，从而识别出北欧持续均衡与南欧性别反差明显的区域特征；三是整合其他ILOSTAT指标（如失业率、劳动生产率）后构建的结构方程模型，检验工作时数变化与宏观经济韧性之间的因果链条。这些工作多发表在劳动经济学与欧洲研究领域的高水平期刊上。