electricsheepeurope/europe-ilo-ees-tees-sex-eco-ins-nb-employees-by-sex-economic-activity-and-public-priv

该数据集是一个欧洲劳动力统计表格数据集，包含按性别、经济活动和公共/私营部门划分的雇员数据（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，覆盖14个欧洲国家（如阿尔巴尼亚、奥地利、波斯尼亚和黑塞哥维那、瑞士、西班牙、法国、英国、希腊、摩尔多瓦、黑山、北马其顿、波兰、塞尔维亚、斯洛伐克），时间跨度为1993年至2025年，共80,885个观测值。数据集包含一个核心指标（EES_TEES_SEX_ECO_INS_NB），提供雇员数量的年度统计，并包含性别（总计、男性、女性）、经济活动和机构部门等多维分类信息。数据经过ILO的统计标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。This dataset is a tabular labor statistics dataset for Europe, containing data on employees (in thousands) disaggregated by sex, economic activity, and public/private sector. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, covering 14 European countries (e.g., Albania, Austria, Bosnia and Herzegovina, Switzerland, Spain, France, United Kingdom, Greece, Moldova, Montenegro, North Macedonia, Poland, Serbia, Slovakia) from 1993 to 2025, with 80,885 observations. It includes one core indicator (EES_TEES_SEX_ECO_INS_NB) providing annual statistics on employee counts, with multidimensional classifications such as sex (total, male, female), economic activity, and institutional sector. The data is harmonized using ILO statistical standards and is suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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中央统计数据库，通过其REST API接口直接提取指标EES_TEES_SEX_ECO_INS_NB的原始观测记录，并依据ISO3国家代码筛选出14个欧洲国家（1993–2025年）的就业人员数据。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等微观数据进行标准化调和，原始来源以source.label字段标注，确保数据可追溯。Electric Sheep Europe对提取结果进行重新打包，统一模式并发布为HuggingFace数据集，形成包含80,885条观测的即用型表格资源。

特点

数据集聚焦于欧洲地区按性别、经济活动及公共/私营部门划分的雇员人数（千人），时间跨度达三十余年，覆盖14个国家且观测值逾八万条。其核心特点表现为多维 disaggregation 结构：sex 字段区分总计、男性与女性，classif1 和 classif2 分别承载经济活动大类及机构部门分类；数据以年度频率呈现，并附带观测状态标志（如 provisional、unreliable）与注释标签（如序列中断、方法修订），为分析就业结构的性别差异与部门分布提供了精细、可追溯的跨国面板资料。

使用方法

研究者可通过HuggingFace datasets库以一行代码加载数据集并转换为Pandas数据框，进而开展筛选、时序分析与矩阵重塑。例如，利用布尔索引提取特定国家（如德国）的子集，或针对指标EES_TEES_SEX_ECO_INS_NB按时间排序绘制趋势图，亦可透视生成国家×年份的观测值矩阵以比较跨国差异。该数据集适用于表格分类、回归及时序预测等任务，使用时应遵循CC-BY-4.0许可协议，并同时引用国际劳工组织原始来源与Electric Sheep Europe的再包装工作。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）自1919年成立以来，始终致力于全球劳动统计的标准化与可比性建设。ILOSTAT作为其核心统计数据库，覆盖200余个经济体，为就业、失业、工资等劳动市场指标提供权威数据来源。本数据集由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布，源自ILOSTAT的EES_TEES_SEX_ECO_INS_NB指标，涵盖14个欧洲国家、1993至2025年间80,885条观测记录，按性别、经济活动和公共/私营部门细分雇员人数。该数据集为劳动经济学、性别就业差距及公共部门规模研究提供了跨国别、长时序的微观基础，对政策评估与学术研究具有重要参考价值。

当前挑战

本数据集所应对的核心领域问题在于劳动市场统计的跨国可比性与细分维度一致性。各国劳动力调查方法、经济部门分类及公共/私营部门界定标准存在差异，ILOSTAT虽经国际会议协调，但仍面临数据调和与口径统一的持续挑战。构建过程中，原始数据来自多源异构调查，缺失值与非连续时间序列普遍存在，部分观测值附有暂定或不可靠标记，且不同国家统计年份跨度悬殊。此外，性别与经济活动的交叉分类导致样本稀疏，对时序建模与因果推断构成障碍。这些因素共同要求使用者在分析时审慎处理数据质量与可比性限制。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与欧洲就业结构变迁研究中，该数据集最为经典的用法是构建以性别、经济活动和公私部门为主维度的面板数据模型，对1993至2025年间14个欧洲国家的雇员人数进行跨时跨国比较分析。研究者可借助其分性别的雇员规模数据，刻画男性与女性在农业、工业、服务业等宽口径经济活动中的分布差异，并进一步识别公共部门与私营部门就业吸纳能力的消长。借助时间序列分解与面板回归方法，该数据集能够揭示欧洲劳动力市场在转型经济体与发达经济体之间的结构性分化，为理解性别就业差距的长期演化提供坚实的量化基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列具有影响力的研究工作。学者们利用其长时段面板结构，开展了欧洲性别就业差距收敛性的跨国比较研究，并探讨了经济转型对公私部门就业构成的差异化冲击。部分研究将该数据集与世界银行、欧盟统计局等来源合并，构建多源劳动市场数据库，用以检验制度因素对性别就业结果的影响。在方法层面，该数据集亦被用于时间序列预测模型的基准测试以及面板因果推断方法的实证演示，推动了劳动统计数据的可复现研究实践。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场性别平等议题持续升温的背景下，该数据集凭借其覆盖14个欧洲国家、跨越1993至2025年的8万余条观测值，为性别就业差异的长期演变研究提供了高粒度面板数据。当前前沿研究聚焦于公共与私营部门就业结构的性别分层机制，结合经济活动的细分维度，运用时间序列预测与因果推断方法，揭示结构性转型对女性就业参与率的异质性影响。相关研究亦回应了国际劳工组织关于体面劳动与可持续发展目标8的监测需求，为政策评估提供了可复现的实证基础，推动了劳动经济学与性别研究交叉领域的量化进展。