electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xvol-sex-vol-rt-volunteer-rate-by-sex-and-type-of-volunteer-work

该数据集包含欧洲36个国家在2010年至2024年期间的志愿者率统计数据，按性别和志愿者工作类型分类。数据来自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题为无偿工作，涵盖645个观测值和1个独特指标。数据集经过Electric Sheep Europe重新打包，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains volunteer rate statistics by sex and type of volunteer work (%) for 36 Europe countries from 2010 to 2024. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), focusing on unpaid work, with 645 observations and 1 distinct indicator. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe for use in tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Europe团队从国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT REST API中提取，指标标识为POP_XVOL_SEX_VOL_RT，原始数据来源于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录。提取后仅筛选欧洲国家（ISO3编码）的观测值，并经ILO依据国际劳工统计学家会议定义进行统一协调与标准化处理。数据以Parquet格式打包，并在Hugging Face平台发布，便于机器学习任务直接加载与使用。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库使用load_dataset()函数一键加载数据，并将其转换为pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家筛选（如df[df['ref_area'] == 'DEU']），或按时间序列绘制特定指标的观测值变化趋势。亦可通过pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于跨国家比较或作为机器学习模型的输入特征。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）通过其ILOSTAT数据库，自20世纪初以来持续提供全球劳动力统计的权威数据。该数据集由Electric Sheep Europe于2024年重新打包，聚焦欧洲36个国家2010年至2024年间按性别和志愿服务类型划分的志愿率（%），共包含645条观测记录。志愿劳动作为无偿工作的重要组成部分，对于评估社会资本、公民参与及可持续发展目标（SDGs）中的体面劳动指标具有关键意义。该数据集通过整合国家劳动力调查等 harmonised 微观数据，为研究欧洲志愿服务模式、性别差异及时间序列变化提供了标准化的定量基础，推动了对非市场劳动的经济与社会影响的深入理解。

当前挑战

该数据集所解决的核心领域挑战在于量化与比较欧洲各国志愿劳动的参与率，这一领域长期因定义不一、调查方法差异及数据碎片化而缺乏系统可比性。构建过程中面临的挑战包括：多国数据来源的 harmonisation 需遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）标准，但各国调查覆盖的志愿服务类型、参考期及调查框架各异；数据缺失与间断问题显著，如俄罗斯仅含2016-2018年数据，多个国家观测年份不连续；部分观测值标注了‘序列断裂’或‘方法修订’，增加了时间序列分析的复杂性；此外，指标由单一总率细分为性别与志愿类型维度，有限样本量（共645条）下多维度交叉分析可能受到统计显著性的制约。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动经济学与社会政策研究领域，该数据集为探究无偿劳动中的志愿服务参与率提供了标准化、可跨国的精细数据支撑。研究者可依性别、志愿服务类型等维度进行描述性统计与面板数据分析，尤其适用于追踪2010至2024年间36个欧洲国家志愿服务率的时空演变趋势。通过该数据集，学者能够构建多层级回归模型，剖析宏观经济环境、福利制度变迁对志愿服务行为的差异化影响，从而揭示性别差异与劳动市场结构的交互关系。

解决学术问题

该数据集有效填补了欧洲范围内志愿服务参与率在性别与类型维度上长期缺乏系统、可比时序数据的空白，破解了跨国研究中数据口径不统一的核心瓶颈。学术上，它助力解决志愿服务如何被性别角色分化、福利国家体制如何影响非市场劳动供给等关键问题。其对国际劳工组织标准化方法论的应用，确保了分析结论的稳健性，为劳动力市场与经济社会学领域的实证研究奠定了可靠基础，推动了无偿劳动理论框架的实证检验。

实际应用

在实际应用中，该数据集为欧洲各国政府及非营利组织评估志愿服务现状、优化社会政策提供了量化依据。政策制定者可利用其识别志愿服务参与率偏低的群体与地区，从而设计更具针对性的激励措施与志愿者管理方案。国际组织如国际劳工组织亦可借此监测可持续发展目标中关于体面工作的进展，开展跨国比较与最佳实践分析。此外，该数据为社区发展、老龄化应对、灾害响应等领域的资源调配提供了趋势预测支持。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲36国2010至2024年间按性别与志愿服务类型划分的志愿者率，为衡量无偿劳动参与度提供了高质量时序数据。在劳动力市场研究领域，它推动了从传统有酬就业向非正规经济及社会再生产活动的认知拓展，尤其在ILO统计标准下，为分析性别差异对志愿服务参与的影响、探索代际转移与公民社会活力提供了实证基础。伴随全球范围内对可持续发展目标（SDGs）中体面工作指标的关注，该数据集成为跨国比较研究、政策评估及时间序列预测模型的关键输入，助力揭示志愿服务在经济波动与制度变迁中的韧性作用。