electricsheepeurope/europe-ilo-inj-fatl-sex-mig-nb-cases-of-fatal-occupational-injury-by-sex-and-migr

该数据集包含欧洲37个国家从1970年至2024年期间，按性别和移民状况分类的致命职业伤害案例统计数据，共计4,966个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并过滤为欧洲国家。数据集包含一个核心指标（INJ_FATL_SEX_MIG_NB），记录了致命职业伤害的案例数，并提供了国家代码、年份、性别分类、数据来源、观测值等详细列信息。数据经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 4,966 observations of fatal occupational injury cases by sex and migrant status across 37 European countries from 1970 to 2024. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via its REST API and filtered for European countries. It includes one core indicator (INJ_FATL_SEX_MIG_NB) that records the number of fatal occupational injury cases, with detailed columns such as country code, year, sex classification, data source, and observed values. The data is harmonized by ILO and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT数据库提供，经由Electric Sheep Europe团队整理与封装。构建流程始于从ILOSTAT官方REST API端点直接拉取原始指标数据，筛选范围限定为欧洲地区的37个国家，时间跨度覆盖1970年至2024年。在数据整合过程中，ILO采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、行政记录等原始微观数据进行标准化与协调处理，确保跨国可比性。数据以Parquet格式打包，附注数据来源标签，便于追溯每条观测值的原始出处。

使用方法

推荐通过HuggingFace的datasets库直接加载，仅需一行代码`load_dataset`即可获得Pandas DataFrame格式数据。用户可通过筛选`ref_area`字段进行国别分析，例如针对德国（DEU）的专题研究。对于时间序列建模，可依据`indicator`字段锁定具体指标后按年份排序。该数据集支持灵活的数据透视操作，能快速构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于多国对比或面板数据分析。由于数据附有详尽的分类维度，研究人员可利用`sex`字段进行性别维度的子集提取，适配回归或分类任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于ILOSTAT数据库构建，由Electric Sheep Europe于2024年重新打包发布，聚焦于欧洲37个国家1970至2024年间按性别与移民身份划分的致命职业伤害案例。职业伤害统计是劳动安全研究的关键支柱，关乎全球数亿劳动者的生命权益。ILO作为联合国专门机构，长期致力于通过标准化指标（如ICLS定义）为各国提供可比数据，以揭示工作场所风险的结构性差异。该数据集为分析欧洲区域内移民工人与非移民工人之间的职业安全不平等现象提供了稀缺的时间序列证据，推动了对劳工权益保障、移民政策影响及跨国产学研合作机制的深入探讨。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战包括：1）按性别与移民身份交叉分类的致命职业伤害数据长期缺失，导致学界难以量化移民工人面临的额外风险；2）各国统计口径、调查方法及数据质量参差不齐，直接影响跨国对比与模型泛化能力。构建过程中的挑战体现在：ILOSTAT需从不同国家的劳动力调查、行政记录中抽取并统一编码，需处理因数据来源变动、时间序列不连续以及“最佳来源”选择带来的偏差；同时，涉及移民身份等敏感维度时，部分年份或国家数据稀疏，易引发小样本估计的不稳定性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1970年至2024年间37个欧洲国家因职业伤害导致的致命事故案例，按性别和移民身份进行细分。在劳动经济学与职业安全健康研究中，它被广泛用于时间序列分析，以揭示不同国家、不同群体间职业死亡率的变化趋势。研究者常借此构建面板数据，结合回归模型探究政策干预、经济周期或劳动力结构变迁对职业安全的影响。

解决学术问题

该数据集的核心价值在于填补了欧洲范围内职业死亡统计在性别与移民维度上的数据空白。它助力学界量化移民工人与本地工人之间职业死亡风险的差异，验证‘健康移民效应’或‘危险工作假说’。同时，通过长时序跨国数据，学者得以剖析去工业化、劳动法规强化等宏观因素如何重塑职业安全格局，为国际劳工标准的制定提供实证依据。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国劳动监察机构与政策制定者提供了基准评估工具。通过追踪特定行业或地区致命伤害的年度波动，可精准锁定高危环节并优化资源配置。非政府组织亦可利用其中性别与移民分组的统计特征，推动针对性的职业安全培训项目，倡导更公平的劳动保护政策。

数据集最近研究

最新研究方向

当前前沿研究正聚焦于利用该数据集剖析欧洲地区致命职业伤害在性别与移民身份维度上的结构性差异，尤其结合ILOSTAT长达半个世纪的时序观测，揭示劳动力市场中边缘群体的职业安全脆弱性。随着欧盟《职业安全与健康战略框架》的推进及全球对可持续发展目标（SDG）8.8体面工作的深化，该数据为量化跨国政策效应、构建预测性预警模型提供了基准，其纵向跨国家特征亦为解释移民劳工群体事故死亡率的演化轨迹与政策干预阈值贡献了关键实证基础。