electricsheepeurope/europe-ilo-emp-pifl-sex-ocu-geo-nb-employment-outside-the-formal-sector-by-sex-occupa

该数据集包含关于欧洲非正规经济就业的统计信息，具体涉及按性别、职业和城乡地区划分的正式部门外就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，覆盖31个欧洲国家，时间跨度为2003年至2025年，共包含50,444个观测值。数据集主要用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，涵盖就业、劳动力市场和非正规经济等主题。数据经过ILO的标准化处理，并包含详细的元数据，如国家代码、数据来源、指标分类、观测值和数据质量标志等。This dataset contains statistical information on informal economy employment in Europe, specifically focusing on employment outside the formal sector by sex, occupation, and rural/urban areas (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, covering 31 European countries from 2003 to 2025, with 50,444 observations. It is designed for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, and covers topics like employment, labor markets, and the informal economy. The data is harmonized by ILO and includes detailed metadata such as country codes, data sources, indicator classifications, observed values, and data quality flags.

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ILOSTAT统计数据库，通过REST API接口直接获取指标EMP_PIFL_SEX_OCU_GEO_NB的原始数据，并依据ISO3国家代码筛选欧洲区域记录。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）标准定义对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等微观数据进行统一化处理，源数据经过标准化清洗与重组，最终由Electric Sheep Europe以Parquet格式重新封装发布，确保数据可追溯且符合机器学习就绪要求。

特点

数据集涵盖31个欧洲国家、2003至2025年间共计50,444条观测记录，聚焦非正规部门就业的性别、职业与城乡维度。数据结构包含国家代码、数据来源、指标编码、性别分类、职业分类、城乡分类、年份及观测值等字段，并附有观测状态标识与注释信息。数据以年度频率为主，分类维度仅在指标发布相应细分时填充，具有明确的来源标签和标准化模式，适用于表格分类、回归及时间序列预测等多类任务。

使用方法

用户可通过HuggingFace数据集库以load_dataset函数加载该数据集，并转换为Pandas数据框进行灵活操作。典型用法包括按国家代码筛选特定国家数据、针对单一指标构建时间序列分析、或透视生成国家与年份的矩阵表格。数据支持直接用于统计建模与可视化探索，使用时建议引用国际劳工组织原始来源及Electric Sheep Europe的再封装工作，并遵循CC-BY-4.0许可协议。

背景与挑战

背景概述

非正规部门就业的测度始终是劳动经济学与发展经济学的核心议题，其数据质量直接关乎体面劳动议程的监测效力。国际劳工组织（ILO）依托其统计部门，自本世纪初即系统推进非正规经济统计的标准化工作，通过国际劳工统计学家会议（ICLS）决议统一各国调查口径。该数据集由Electric Sheep Europe于2025年整合发布，源自ILOSTAT数据库，涵盖欧洲31国2003至2025年间50,444条观测，按性别、职业和城乡维度精细刻画正规部门外就业规模。作为区域劳动市场比较研究的基准数据资源，它为追踪非正规就业的性别分化与空间异质性提供了跨国可比的量化基础。

当前挑战

该数据集所回应的领域难题在于非正规就业界定标准的跨国异质性：各国劳动力量调查对非正规部门的操作化定义长期存在差异，ILOSTAT虽以ICLS标准进行事后调和，但调和过程可能抹平制度性差异，导致跨国比较的效度受限。数据构建层面的挑战同样显著：原始调查的抽样设计、覆盖范围和采集频率各异，部分观测被标记为不可靠或存在序列中断；分类维度随指标发布规则动态变化，性别、职业与城乡信息的非均衡缺失进一步加剧了面板数据结构的不平衡，对时间序列建模和因果推断构成实质性制约。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非正规经济研究领域，该数据集最经典的运用场景莫过于刻画欧洲各国非正规部门就业的性别与职业结构差异。研究者可依托2003至2025年间五十余万条观测记录，按性别、职业技能层级与城乡地域进行多维度交叉制表，辨识女性与男性在非正规就业中的分布特征，以及不同技能层次职业的非正规化程度。此类分析常借助时间序列分解与面板回归，揭示非正规就业随经济周期与制度变迁的演化轨迹。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织与各国劳动部门提供了监测非正规就业规模与结构的量化基础。社会保障机构可据此识别非正规就业集中的职业与地域，优化缴费型社会保险的扩面策略；就业服务机构可针对女性与低技能劳动者设计转正培训项目。城乡分类维度尤具现实意义，有助于地方政府评估农村非正规经济对劳动力市场政策的需求，并为实现体面劳动与可持续发展目标中的充分就业指标提供基准参照。

衍生相关工作

围绕该数据集，学界与数据工程社区衍生出若干经典工作。Electric Sheep Europe将其重新封装为Parquet格式并发布标准化数据集卡片，使加载与预处理时间大幅缩短，催生了多篇以欧洲非正规就业为主题的跨国面板分析。部分研究将其与世界银行发展指标及欧盟收入与生活条件统计合并，构建多维劳动市场脆弱性指数；亦有工作利用其时间跨度训练预测模型，评估经济冲击下非正规就业的响应弹性。这些衍生物共同拓展了非正规经济实证研究的深度与广度。