electricsheepeurope/europe-ilo-lai-wopl-noc-nb-registered-workplaces-that-could-be-selected-for-l

该数据集包含欧洲31个国家从2009年至2024年间的劳动监察数据，具体指标为‘可被选为劳动监察的注册工作场所数量’。数据集共有280个观测值，涵盖一个独立指标（LAI_WOPL_NOC_NB），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，并通过API提取和过滤至欧洲国家。数据以年度频率提供，包括国家代码、年份、观测值、数据来源和状态等信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，以标准化格式发布，便于机器学习使用。This dataset contains 280 observations of labour inspection data across 31 European countries from 2009 to 2024, focusing on the indicator Registered workplaces that could be selected for labour inspection (LAI_WOPL_NOC_NB). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), filtered to European countries via API, and repackaged by Electric Sheep Europe. The data is provided in tabular format with annual frequency, including columns for country codes, year, observed values, source information, and status flags, suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset is designed for machine learning readiness with a consistent schema.

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）旗下ILOSTAT数据库的REST API直接抽取而来，聚焦于欧洲区域。数据通过调用特定指标代码“LAI_WOPL_NOC_NB”获取原始记录，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤筛选，最终整合为涵盖31个欧洲国家的结构化表格。ILOSTAT在数据生产过程中，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行标准化处理，并利用“source.label”字段标注每一条记录的数据来源，确保其可追溯性。Electric Sheep Europe团队在此基础上，进一步对数据进行规范化整合与重新打包，形成便于机器学习直接调用的数据集格式。

特点

本数据集收录了2009年至2024年间31个欧洲国家在劳动监察领域中“可被选择用于劳动监察的已注册工作场所”这一单一指标，共计280条年度观测值。其核心特点在于数据的权威性与聚焦性：所有原始数据均由ILO官方统计部门采集与审核，保证了全球劳动统计领域的标杆级质量。数据结构简洁规整，包含国家代码、年份、观测值以及多来源标注列，便于快速进行时间序列分析与跨国家比较。此外，数据集还附带了详细的观察状态与注释信息，便于研究者评估数据质量与使用限制。

使用方法

研究人员可直接通过HuggingFace Datasets库中的`load_dataset()`函数一键加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型的应用方式包括利用`ref_area`字段筛选特定国家的数据子集，以开展国别劳动监察趋势研究；或通过`indicator`与`time`字段构建单一指标的时间序列，并进行可视化展示。高级用户还可将数据透视变换为国家与年份的交叉矩阵，便于执行面板数据模型或时间序列预测任务。数据集的简洁列式结构极大降低了数据清洗的复杂度，使其特别适用于劳动经济学、公共政策评估及机器学习领域的快速原型开发。

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（ILOSTAT）于2024年整理发布，并由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台重新封装，旨在追踪欧洲31个国家在2009至2024年间可供劳动监察选择的注册工作场所数量。劳动监察作为保障工人权益、监督劳动法执行和促进体面劳动的关键机制，其覆盖范围的量化数据对政策制定、学术研究及跨国比较具有不可替代的价值。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，通过整合各国劳动力调查、行政记录等多源数据，确保了该数据集的规范性与可比性。该数据集仅包含单一指标（LAI_WOPL_NOC_NB），但横跨16年、覆盖欧洲主要经济体及转型国家，为研究劳动监察的制度差异与演变趋势提供了稀缺的纵向依据，对理解欧洲劳动治理的现状与变迁具有重要意义。

当前挑战

该数据集所面临的挑战主要体现在领域问题与构建过程两个层面。在领域问题方面，劳动监察的量化研究长期受困于各国制度差异与数据碎片化，不同国家对可注册工作场所的定义、监察选择标准及数据收集口径不一，导致跨国比较时存在较大偏差；此外，数据年度频率限制了对劳动政策即时效应的分析，而缺失按月或按季度的高频序列进一步削弱了动态监测能力。在构建过程中，数据来源的异质性构成显著障碍：各国有赖于不同的调查体系（如劳动力调查、行政登记），部分观测值带有“临时性”或“可靠性待定”标记，且当同一国家同年份存在多个数据源时，ILO虽采用“最佳来源”原则进行筛选，但这一过程可能引入系统性选择偏差。同时，缺失值的处理与数据集内未包含性别、行业等关键分组维度也限制了更深层次的因果推断。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2009年至2024年间欧洲31个国家的劳工监察注册工作场所数量，是研究劳动监察覆盖范围与效率的经典结构化数据资源。研究者常利用其时间序列与国家面板特征，开展跨国的劳动执法力度比较分析，或结合经济指标探讨监察资源分配与劳动力市场健康状况之间的关系。其简洁的字段设计（国家、年份、观测值）使其成为时间序列预测、回归建模以及分类任务（如判断某国监察强度是否达标）的理想测试床。

解决学术问题

数据集直击劳动经济学与公共管理领域的核心问题——如何量化并解释各国劳动监察能力的差异及其演变趋势。它助力学者填补了劳动执法数据长期碎片化的空白，使得考察监察规模与失业率、非正规就业率、工伤事故率等社会经济变量的关联成为可能。基于此数据，研究者得以构建动态面板模型，检验国际劳工标准在不同制度环境下的实施效果，从而揭示全球化背景下劳动治理的复杂性。

衍生相关工作

该数据集衍生了若干经典工作，包括以国家异质性视角解析劳动监察效率的计量经济学论文，以及融合时空特征进行缺失值插补的统计方法研究。数据团队基于其规范架构，开发了可复现的分析流水线，例如自动生成欧洲监察热力图的示教代码。此外，Electric Sheep Europe以此数据为纽带，构建了连接ILOSTAT官方API的标准化数据管道，为后续整合工资、工时等关联指标奠定了工程基础。