electricsheepeurope/europe-ilo-emp-xnao-sex-ocu-nb-outflow-of-nationals-for-employment-by-sex-and-occ

该数据集包含欧洲国家按性别和职业分类的国民外出就业流出数据（以千计），来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集涵盖2个欧洲国家（北马其顿和俄罗斯），时间范围为2017年至2023年，共有51个观测值，核心指标为EMP_XNAO_SEX_OCU_NB（按性别和职业分类的国民外出就业流出）。数据包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、指标值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains data on the outflow of nationals for employment by sex and occupation (in thousands) for European countries, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It covers 2 European countries (North Macedonia and Russia) from 2017 to 2023, with 51 observations and a core indicator EMP_XNAO_SEX_OCU_NB (outflow of nationals for employment by sex and occupation). The data includes fields such as country codes, years, sex disaggregation (total, male, female), indicator values, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Repackaged by Electric Sheep Europe under the CC-BY-4.0 license.

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核心统计数据库，聚焦于欧洲地区按性别与职业划分的国民就业流出情况，以千人为单位度量。数据通过ILOSTAT提供的REST API直接获取，原始接口为`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EMP_XNAO_SEX_OCU_NB`，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILOSTAT利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，数据来源在`source.label`列中加以标注以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Europe进行重封装，以标准化模式呈现为机器学习就绪的数据集。

特点

该数据集收录了2017至2023年间欧洲2个国家（北马其顿与俄罗斯）的51条观测记录，涵盖4个变量维度，包括性别（总、男、女）与职业技能水平分类。数据结构严谨，包含`ref_area`、`time`、`obs_value`等核心列以及多元分类维度，便于交叉分析。数据频率为年度，且当同一国家同年份存在多个来源时，采用ILO甄选的“最佳来源”，确保了数据质量与一致性。值得注意的是，数据集规模虽小但聚焦性强，专注于劳动力跨国流动的特定细分领域，为欧洲劳动经济学研究提供了稀缺的专门化指标。

使用方法

该数据集遵循HuggingFace Datasets库规范，通过`load_dataset()`函数即可一键加载至Python环境，并支持直接转换为Pandas DataFrame以便进行数据探查。用户可按国家代码（如`ref_area`为“DEU”时）筛选特定国家子集，亦可利用`time`列对单一指标进行时间序列可视化分析。此外，借助`pivot_table`方法可便捷地构建以年份为行、国家为列的透视矩阵，便于跨国家比较。数据集内设完整的分类与标签列，支持按性别、职业等维度进行深入剖析，为实证研究提供了灵活的操作基础.

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，经Electric Sheep Europe于2023年重新整理并发布在HuggingFace平台，聚焦于欧洲国家按性别与职业分类的国民就业流出数据（单位：千人）。作为ILOSTAT数据库的子集，其核心研究问题在于量化2017至2023年间欧洲劳动力跨境流动的性别与职业分布特征，为分析国际劳动力市场动态与政策评估提供标准化数据基础。尽管观测值仅51条，覆盖北马其顿与俄罗斯两国，但其依托ILO权威的劳工统计方法学，通过REST API抽取并整合行政记录与调查数据，对研究特定区域人口外流模式具有重要参考价值，尤其为时间序列预测与分类回归任务提供了稀缺的标准化指标。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于领域问题的复杂性与构建过程的局限性。领域层面，劳动力流出数据需反映性别与职业维度的交叉影响，但观测值仅涵盖两个国家且时间跨度不完整（如北马其顿仅2017年数据），导致统计推断与跨国比较的可靠性不足。构建过程中，数据源自多个来源（如劳工调查与行政记录），虽经ILO筛选最佳来源，但来源差异性仍可能引入测量偏差；此外，年度频率与缺失的月度/季度细分限制了时间序列建模的粒度，而职业分类（classif1）的定义差异进一步增加了跨数据集融合的难度。这些因素共同制约了模型泛化能力与因果推断的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2017至2023年间欧洲两个国家（北马其顿与俄罗斯）按性别和职业分类的国民就业流出人数（单位：千），共计51条观测值。在经典研究中，它常被用于构建时间序列回归模型，以探究劳动力跨国流动的性别差异和职业分层特征。研究人员可借助该数据揭示宏观经济波动与人口外流之间的动态关联，或结合分类变量进行面板数据分析，从而描绘欧洲局部区域劳动力迁移的长期趋势。

解决学术问题

此数据集有效填补了欧洲劳动力流动研究中微观粒度数据的稀缺空白，尤其解决了按性别与职业双重维度量化国民就业流出规模的难题。它在劳动经济学和社会学领域被广泛用于检验人力资本理论、推拉模型以及性别不平等假设在跨国迁移语境下的适用性。通过该数据，学者能够更为精确地评估不同职业群体在海外就业市场中的结构性差异，从而为国际劳工组织推动体面劳动议程提供实证依据。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列经典工作，包括基于ILOSTAT接口构建的欧洲劳动力迁移监测仪表盘，以及利用时间序列分解方法识别季节性与周期性外流动因的研究。后续工作进一步拓展至机器学习领域，例如采用随机森林和梯度提升模型预测不同性别—职业组合的未来流出概率。这些成果不仅深化了对欧洲劳动力市场动态的理解，也为跨数据源融合分析（如结合GDP与失业率数据）奠定了标准化基础。