electricsheepeurope/europe-ilo-how-xees-sex-eco-mts-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-by

该数据集包含欧洲38个国家从1991年至2025年期间，按性别、经济活动和婚姻状况分类的雇员平均每周实际工作时间的劳动统计数据，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖148,624个观测值，涉及1个核心指标（HOW_XEES_SEX_ECO_MTS_NB），数据字段包括国家代码、来源、指标、分类维度、年份和观测值等，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains labor statistics on mean weekly hours actually worked per employee, disaggregated by sex, economic activity, and marital status, for 38 European countries from 1991 to 2025. It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with 148,624 observations covering one core indicator (HOW_XEES_SEX_ECO_MTS_NB). The data includes fields such as country codes, sources, indicators, classification dimensions, years, and observed values, and is 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）的ILOSTAT数据库，聚焦于欧洲地区雇员按性别、经济活动与婚姻状况划分的每周实际工作小时数。数据通过ILOSTAT REST API直接抓取，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤筛选。原始数据来自各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调处理，确保了跨国的可比性与数据来源的可追溯性。最终形成了涵盖38个欧洲国家、时间跨度为1991年至2025年、共计148,624条观测记录的规整数据集。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库以一行代码`load_dataset`轻松加载整个数据集，并直接转换为pandas DataFrame进行后续分析。支持依据国家代码（如`ref_area`）快速筛选特定欧洲国家的子集，亦能针对单一指标`HOW_XEES_SEX_ECO_MTS_NB`进行时间序列的可视化与趋势探究。灵活的数据结构允许用户利用pivot_table方法构建国家×年份的透视矩阵，便于开展跨国的比较研究与面板数据分析。结合其开放的CC-BY-4.0许可协议，该数据集为劳动经济学与政策评估领域提供了坚实的数据基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库于2025年通过Electric Sheep Europe团队整理并发布，聚焦于欧洲38个国家1991至2025年间按性别、经济活动及婚姻状况划分的雇员周均实际工作小时数。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元数据，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调。这一数据集为劳动经济学、性别差异研究及劳动力市场动态分析提供了跨越三十余年的纵向面板数据，深刻揭示了欧洲各国工作时间的结构性变迁与跨国异质性，对政策评估、时间利用研究及社会分层探讨产生了重要影响。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于领域问题与构建维度的双重复杂性。在领域层面，工作时间数据的跨国比较面临统计口径不一致的固有难题，各国对‘实际工作小时’的定义、调查方法及覆盖范围存在差异，加之部分国家存在历史数据缺失或序列中断（如注释中标注的方法论修订），使得长期趋势的可比性受到制约。构建过程中，数据整合需处理多层级分类变量（性别、经济活动部门、婚姻状态）间的组合稀疏性，以及不同来源（如劳动力调查与行政记录）间质量标识的统一；同时，某些年份的观测值被标记为‘不可靠’，需在建模时甄别并处理噪声。此外，来自同一国家年份的多个数据源需依赖ILO的‘最佳来源’选定规则，这一主观选择可能引入系统性偏差，进一步增加了统计推断的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1991年至2025年间38个欧洲国家雇员每周平均实际工作小时数，涵盖性别、经济活动领域及婚姻状况等多维细分维度。经典使用场景在于构建时间序列预测模型，例如利用长短期记忆网络或Transformer架构预测各国未来工作小时趋势，也可作为多因素回归分析的基准数据，探究宏观经济变量与劳动投入之间的动态关系。

解决学术问题

该数据集为劳动经济学中工作时间的跨国比较分析提供了标准化、高质量的数据基础，解决了此前研究中因各国统计口径不一而导致的数据不可比问题。通过性别与婚姻状况的细分变量，研究者能够深入剖析劳动力市场中结构性差异，如性别间工作时间的不平等现象及其演化规律，为制定针对性劳动政策提供实证依据。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织与各国劳动部门评估劳动市场健康度提供关键参考指标。雇主协会可据此基准化行业标准工时，辅助劳资谈判；政策制定者能够监测不同群体工作时长变动，评估经济危机或政策干预对就业质量的影响，进而优化劳动法规与福利制度设计。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲多国实际周工作时间的宏观劳动经济分析，为探讨性别差异、经济活动部门分布与婚姻状况对劳动供给行为的交互影响提供了高颗粒度的时间序列数据。在当代劳动力市场弹性化与后疫情时代工作模式重构的背景下，研究者可借助此数据集深入剖析不同国家间劳动时间的演变规律，追踪诸如远程办公普及、性别平等政策干预等热点事件对实际工时的影响轨迹。其覆盖1991至2025年的长跨期观测，使得纵向比较与因果推断成为可能，对于优化欧洲劳动法规、完善社会保障机制以及推动体面劳动指标监测具有坚实的实证支撑意义。