electricsheepeurope/europe-ilo-lai-inde-noc-rt-inspectors-per-10-000-employed-persons

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲国家劳动监察统计数据，具体指标为每万名就业人员配备的监察员数量（Inspectors per 10000 employed persons）。数据集涵盖31个欧洲国家从2009年至2024年的年度观测数据，共计341条记录。数据经过ILO统一标准化处理，来源包括劳动力调查、行政记录等，并通过ILOSTAT API获取后过滤为欧洲国家数据。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、观测年份、观测值及相关注释字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains labour inspection statistics for European countries from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Inspectors per 10000 employed persons. It includes 341 annual observations across 31 European countries from 2009 to 2024. The data is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, sourced from labour force surveys, administrative records, and other sources, retrieved via the ILOSTAT API and filtered to European country codes. The dataset includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, observation year, observed value, and related notes, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT统计数据库，通过API直接提取指标代码为LAI_INDE_NOC_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、行政记录等多元来源进行统一协调，确保指标口径的一致性。数据经Electric Sheep Europe重新封装后，以标准化表格格式呈现，每一观测记录均附带来源标签以追溯具体数据出处。数据集涵盖2009至2024年间31个欧洲国家的341条年度观测值，聚焦于每万名就业人员对应的劳动监察员数量这一单一指标。

特点

该数据集最显著的特点在于其精细化的地理覆盖与时间跨度，完整收纳了31个欧洲国家长达十六年的年度劳动监察强度数据，为区域比较与时间序列分析提供了坚实基础。每条记录均包含国家代码、指标名称、观测值及多项注释信息，如实反映了数据来源、就业定义及参考时期等关键元数据。数据集采用透明的最佳来源选择机制，当同一国家同一时期存在多个来源时，优先采用ILO遴选的权威数据，从而保障了信息的可靠性与可比性。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数便捷加载该数据集，并将其转换为pandas DataFrame以进行后续分析。典型用法包括按国家代码筛选特定国家的观测序列，从而追踪其劳动监察强度随时间的演变趋势。亦可对指标列进行排序后直接绘制时间序列图，直观展现区域整体或单一国家的变化规律。通过数据透视表功能，能够将原始长格式数据重构为以年份为行、国家为列的矩阵，便于开展跨国的横向比较与面板数据分析。该数据集兼容分类、回归及时间序列预测等多种机器学习任务范式。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年整理发布，经Electric Sheep Europe重新打包，聚焦于欧洲31个国家2009年至2024年间每万名就业人员所对应的劳动监察员数量这一关键指标。作为ILOSTAT中央统计数据库的子集，该数据集旨在利用标准化、跨国可比的数据框架，评估欧洲各国劳动监察力量的配置密度与演变趋势。劳动监察是保障劳动者权益、推动体面劳动目标（SDG 8.8）的核心机制，该数据集为政策制定者与研究人员提供了量化劳动监察资源分布的宝贵工具，对理解欧洲劳动治理格局及跨国比较研究具有重要推动作用。

当前挑战

该数据集的构建与应用面临多重挑战。领域层面，劳动监察员配置指标的计算口径在不同国家存在差异，例如就业人员的统计来源（劳动力调查或行政记录）可能影响结果的可比性，且监察员的工作范围与效率难以单从数量维度反映。构建过程中，数据需从ILOSTAT API中抽取并筛选至欧洲国家，处理不同来源（如行政记录、调查数据）的整合与最佳来源选择问题，同时需应对部分年份或国家数据缺失（如马耳他仅提供近期数据）、注释信息冗余等质量控制挑战，确保时间序列的连续性与一致性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2009年至2024年间31个欧洲国家每万名就业人员对应的劳动监察员数量，是研究劳动监察资源配置与劳动力市场监管水平的经典时间序列面板数据。研究者可借此分析欧洲各国监察强度的演变趋势、国家间差异及其与经济发展阶段的关联。通过构建回归模型，能揭示监察员密度与就业结构、工业化程度、社会保障体系之间的内在联系，为比较劳动制度研究提供量化支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项重要学术工作，包括基于面板固定效应模型探索监察强度与职业安全标准的动态关系，利用空间计量方法分析邻近国家监察政策的相互影响，以及构建机器学习模型预测监察需求缺口。部分研究将其与失业率、工会密度等指标融合，刻画劳动制度的协同演化特征。ILO自身也据此发布年度劳动监察报告，形成政策建议的实证基础。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲31国2009至2024年间每万名就业人员所对应的劳动监察员数量，为劳动政策与劳动力市场监管研究提供了珍贵的跨时空纵向数据。在全球对体面劳动与工作条件日益关注的背景下，该指标直接关联劳工监察效能与就业安全保障等核心议题，是评估国际劳工组织（ILO）可持续发展目标中体面工作目标进展的关键量化工具。前沿方向包括利用时序预测模型分析监察员配置的演变趋势，结合国家特征解释监察密度差异，并探索其在劳动权益事件（如平台经济监管、疫情后用工模式变迁）中的预警与评估价值，为欧洲乃至全球的劳动治理优化提供数据驱动的决策支持。