electricsheepeurope/europe-ilo-ees-tees-sex-ind-jbc-nb-employees-by-ilo-sector-and-sex-and-type-of-job-co

该数据集包含44,599个观察值，涉及15个欧洲国家，时间跨度为2001年至2025年，涵盖1个独特指标。数据具体关注“按ILO部门、性别和劳动合同类型划分的员工（千）”，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过处理和过滤，专注于欧洲地区。数据集包括国家代码、来源、指标、性别分类、时间、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 44,599 observations of Employees data across 15 Europe countries, spanning 2001–2025, covering 1 distinct indicators. It specifically focuses on Employees by ILO sector and sex and type of job contract (thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, processed and filtered for Europe. The dataset includes columns such as country code, source, indicator, sex disaggregation, time, observed value, 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

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT权威统计数据库，聚焦欧洲15个国家2001至2025年间分ILO部门、性别及合同类型的雇员人数（以千人为单位）。数据通过ILOSTAT的REST API直接抓取，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选，共汇集44,599条观测记录。ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准，对原始调查微观数据进行协调与标准化处理，数据来源在`source.label`列中予以清晰标注，确保每一条记录的可追溯性和统计口径的一致性。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据，调用`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-ees-tees-sex-ind-jbc-nb-employees-by-ilo-sector-and-sex-and-type-of-job-co")`命令即可获取训练集。加载后，数据可自然转换为pandas DataFrame进行操作，支持按国家代码、性别、部门等字段进行精细过滤，或对特定指标进行时间序列分析与可视化。对于宏观经济建模与劳动力市场研究而言，该数据集支持直接进行国家间纵向对比及面板数据回归，极大降低了劳动经济学实证研究的数据清洗门槛。

背景与挑战

背景概述

在国际劳工组织（ILO）的统计框架下，就业结构分析是理解劳动力市场动态与经济转型的核心议题。该数据集由Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布，整合了ILOSTAT数据库中15个欧洲国家自2001年至2025年的雇员数据，涵盖44,599条观测记录。其核心研究问题聚焦于不同ILO产业部门、性别及合同类型下的雇员分布状况，旨在为跨国的就业模式比较、劳动力政策评估及经济趋势预测提供标准化的量化基础。作为ILO官方统计数据的再封装，该数据集凭借其权威来源和规范化结构，为劳动经济学、计量社会学及时间序列预测等领域的研究者提供了可复现、易获取的高质量资源，尤其对欧洲区域内的就业不平等性及产业变迁研究具有显著推动力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，欧盟及周边国家的就业统计数据往往分散于各国统计机构，存在定义差异、时期不统一及分类标准各异等障碍，难以直接用于跨国分析。ILOSTAT虽然提供标准化指标，但原始API返回的数据包含大量非欧洲国家、多种指示符及非结构化的元数据注释，提取特定欧洲子集的过程需要精细的过滤与清洗。构建过程中面临的挑战包括：将各国独立的劳动力调查数据依据ICLS定义进行同质化处理以消除口径偏差；处理因方法论修订导致的序列中断（如注释中标记的'Break in series'）；管理15个国家间普遍存在的数据缺失、观测状态标记（如'Unreliable'）及不同来源间的择优选择逻辑。此外，将年度频率数据中隐含的季节性与结构性变化模式转化为模型适用的特征，同时保留性别、产业及合同类型三维交叉细分的粒度为任务增加了复杂度。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2001至2025年间15个欧洲国家按国际劳工组织（ILO）行业、性别及合同类型划分的雇员人数（单位：千），共包含44,599条观测记录。经典使用场景集中于劳动经济学与公共政策研究领域：研究者可借此分析欧洲劳动力市场的结构性变迁，例如不同行业中男女就业比例的动态演化、临时与永久合同分布的时空差异，或通过时间序列模型预测特定国家或行业的就业趋势。其精细的分类维度（性别、行业部门与合同类型）使得多元分解分析成为可能，为理解欧洲一体化进程中的劳动力市场融合与分化提供了坚实的数据基石。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动力经济学中若干核心学术问题。它使得量化评估经济周期对就业结构的非对称影响成为可能，为检验行业间劳动力流动性差异提供了经验证据。通过性别维度的嵌入，研究者得以深入探讨性别工资差距与就业质量之间的内在关联，并剖析不同国家制度环境（如劳动法规、福利体系）对女性劳动力参与率的调节效应。此外，其长时间跨度的面板数据结构，支撑了关于就业合同形式（如标准化与灵活就业）演变轨迹的纵向比较研究，进而揭示了全球化与技术变革对欧洲就业稳定性的深刻冲击。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际组织、政府智库及跨国企业进行就业形势监测与劳动力市场预警的关键工具。欧盟委员会与各国劳动部门可依据数据中反映的行业就业波动与性别差异，制定更具针对性的就业促进计划与平等机会政策。企业人力资源战略规划亦可从中获益，例如通过分析特定行业与地区的劳动力供给结构，优化招聘与薪酬策略。此外，非政府组织与学术研究机构结合其他社会经济指标，能综合评估就业政策干预的实际效果，推动基于证据的劳动力治理现代化。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲劳动力市场中按国际劳工组织（ILO）行业、性别与合同类型划分的雇员规模（以千人为单位）的时序分析与预测。在劳动经济学与公共政策研究的前沿，该数据被广泛应用于解析后疫情时代欧洲就业结构的变动趋势，尤其是性别就业差异、非标准就业形式（如临时合同）的扩散，以及行业间劳动力再配置的动态。结合欧洲近年来的“绿色转型”与“数字化工作”热点，研究者可借助该时间序列数据（2001-2025年，覆盖15国）构建预测模型，评估能源密集型行业岗位消减与新兴服务业岗位创造的平衡。此外，该数据集的高频次分类粒度（性别、合同类型）为探究灵活就业政策对女性劳动参与率的影响提供了实证基础，对监测欧盟《2030年就业与技能议程》的进展具有重要的政策参考价值。